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信息不完备小样本条件下离散DBN参数学习
被引量：
6
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作者
任佳
高晓光
白勇
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2012年第8期1723-1728,共6页
针对信息不完备小样本条件下离散动态贝叶斯网络参数学习问题,提出约束递归学习算法。该方法通过前向算法建立含有隐藏变量的离散动态贝叶斯网络参数递归估计模型,以当前时刻网络参数为变量,构建均匀分布表示的先验参数约束模型。在此...
针对信息不完备小样本条件下离散动态贝叶斯网络参数学习问题,提出约束递归学习算法。该方法通过前向算法建立含有隐藏变量的离散动态贝叶斯网络参数递归估计模型,以当前时刻网络参数为变量,构建均匀分布表示的先验参数约束模型。在此基础上利用优化算法获得近似的Beta分布,将该分布下的先验参数信息加入递归估计模型中完成参数学习。通过无人机动态威胁评估模型验证了该方法的有效性和精确性。
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关键词
离散动态贝叶斯网络
参数
学习
约束递归学习
信息不完备
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题名
信息不完备小样本条件下离散DBN参数学习
被引量：
6
1
作者
任佳
高晓光
白勇
机构
海南大学信息科学技术学院
西北工业大学电子信息学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2012年第8期1723-1728,共6页
基金
国家自然科学基金(61062006)
天津大学-海南大学创新基金资助课题
文摘
针对信息不完备小样本条件下离散动态贝叶斯网络参数学习问题,提出约束递归学习算法。该方法通过前向算法建立含有隐藏变量的离散动态贝叶斯网络参数递归估计模型,以当前时刻网络参数为变量,构建均匀分布表示的先验参数约束模型。在此基础上利用优化算法获得近似的Beta分布,将该分布下的先验参数信息加入递归估计模型中完成参数学习。通过无人机动态威胁评估模型验证了该方法的有效性和精确性。
关键词
离散动态贝叶斯网络
参数
学习
约束递归学习
信息不完备
Keywords
discrete dynamic Bayesian network
parameter learning
constraint reeursion learning
incom- plete information
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
信息不完备小样本条件下离散DBN参数学习
任佳
高晓光
白勇
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2012
6
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