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题名非线性因果模型辨识方法
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作者
姜枫
周莉莉
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机构
南京理工大学泰州科技学院计算机科学与技术系
南京理工大学泰州科技学院电子电气工程学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第9期231-234,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(60775007)
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文摘
近来,基于观测变量的因果模型辨识受到了较多关注。一般使用线性无环因果模型对数据生成过程建模,而实际上,许多因果模型包含非线性关系,使用纯线性方法求解是无效的。将线性模型泛化为非线性模型,提出一种两步骤的辨识算法,首先使用特征选择算法获得d分离等价类,然后使用非线性成对独立性测试为图中的边标注因果方向。实验结果验证了该算法的有效性,并表明其优于其他算法。
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关键词
非线性因果模型
因果辨识
非线性成对独立性测试
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Keywords
Nonlinear causal models Causal identification Nonlinear pairwise independence tests
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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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题名基于线性结构因果模型的服务故障传播路径识别
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作者
李荣宸
姜瑛
姒鉴哲
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机构
云南省计算机技术应用重点实验室
昆明理工大学信息工程与自动化学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第3期97-101,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(62162038)
国家自然科学基金项目(61462049)
+4 种基金
国家自然科学基金项目(61063006)
国家自然科学基金项目(60703116)
国家重点研发计划项目(2018YFB1003904)
云南省应用基础研究计划重点项目(2017FA033)
云南省计算机技术应用重点实验室开放基金(2020101)。
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文摘
在云计算环境中,当一个服务发生故障时,故障会随着服务之间的交互行为不断传播,导致产生大规模服务失效的风险。复杂且动态变化的服务调用关系加大了识别服务故障传播路径的难度。针对该问题,提出一种基于因果图的服务故障传播路径识别方法。监测并收集服务的运行数据,通过服务运行数据对服务故障事件完成度量;根据因果图模型推断服务故障事件之间的因果关系并构建服务故障传播图;利用服务故障传播图确定故障传播路径。实验结果表明,该方法能够有效识别服务故障传播路径。
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关键词
云计算
服务故障
故障传播路径
线性结构因果模型
贝叶斯网络
路径识别
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Keywords
cloud computing
service failure
fault propagation path
linear structural causal model
Bayesian network
path identification
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分类号
TN101-34
[电子电信—物理电子学]
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题名含隐变量非高斯无环因果模型的估计算法
被引量：4
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作者
姜枫
朱辉生
汪卫
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机构
南京理工大学泰州科技学院计算机科学与技术系
复旦大学计算机科学技术学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第9期178-180,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60303008)
国家"973"计划基金资助项目(2005CB321905)
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文摘
针对观测变量中含隐变量的非高斯线性无环因果模型的估计问题,提出一种新的算法。通过在超完备基独立成分分析算法中引入满足Oracle性质的惩罚因子,使混合矩阵的估计值具有稀疏连接权值,由此推导出模型估计算法。实验结果表明,该算法能够改进因果模型估计的精确程度,提高算法效率。
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关键词
线性因果模型
超完备基
独立成分分析
稀疏连接
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Keywords
linear causal model
overcomplete basis
Independent Component Analysis（ICA）
sparse connection
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分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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