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融合先验信息的贝叶斯网络结构学习方法
被引量：
12
1
作者
吴红
王维平
杨峰
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2012年第12期2585-2591,共7页
在贝叶斯网络结构学习的过程中,如何采集先验信息并合理利用它对于构建准确的网络结构非常重要。鉴于此,依据有先验信息的贝叶斯网络结构学习的三个环节:先验信息的采集、先验信息的融合和网络结构的优化,首先讨论了现有先验信息获取方...
在贝叶斯网络结构学习的过程中,如何采集先验信息并合理利用它对于构建准确的网络结构非常重要。鉴于此,依据有先验信息的贝叶斯网络结构学习的三个环节:先验信息的采集、先验信息的融合和网络结构的优化,首先讨论了现有先验信息获取方法的不足,并提出了基于信念图的先验信息获取方法;其次针对所获取的先验信息通常具有一定的不确性,对最小描述长度测度进行了改进以融合非确定性先验信息;最后依据问题特性对模拟退火算法进行了适当的修改以更好地优化网络结构。实验表明,提出的结构学习方法能够有效地提高网络结构的学习精度。
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关键词
贝叶斯网络
结构学习
信念图
非确定性先验信息
模拟退火
最小描述长度
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职称材料
题名
融合先验信息的贝叶斯网络结构学习方法
被引量：
12
1
作者
吴红
王维平
杨峰
机构
国防科学技术大学信息系统与管理学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2012年第12期2585-2591,共7页
基金
国家自然科学基金(61074107
91024015)资助课题
文摘
在贝叶斯网络结构学习的过程中,如何采集先验信息并合理利用它对于构建准确的网络结构非常重要。鉴于此,依据有先验信息的贝叶斯网络结构学习的三个环节:先验信息的采集、先验信息的融合和网络结构的优化,首先讨论了现有先验信息获取方法的不足,并提出了基于信念图的先验信息获取方法;其次针对所获取的先验信息通常具有一定的不确性,对最小描述长度测度进行了改进以融合非确定性先验信息;最后依据问题特性对模拟退火算法进行了适当的修改以更好地优化网络结构。实验表明,提出的结构学习方法能够有效地提高网络结构的学习精度。
关键词
贝叶斯网络
结构学习
信念图
非确定性先验信息
模拟退火
最小描述长度
Keywords
Bayesian network
structure learning
belief map
uncertain prior information
simulated annealing
minimum description length
分类号
TJ765.2 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合先验信息的贝叶斯网络结构学习方法
吴红
王维平
杨峰
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2012
12
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