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一种改进的Bayesian网络结构学习算法被引量：14: 1; 作者羌磊肖田元乔桂秀《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2002年第10期1221-1226,共6页; 基于模型选择的 Bayesian网络 ( BN)结构学习是 NP难的可行解搜索过程 .针对现有算法在复杂系统求解中时间效率低的问题 ,提出了一种新的基于最小描述长度 ( minimal description length)理论的结构学习算法 I-B &B-MDL .这种算法... 展开更多; 关键词 bayesian网络结构学习算法数据挖掘知识发现机器学习知识表达信息处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

用于数据采掘的贝叶斯分类器研究被引量：31: 2; 作者林士敏田凤占陆玉昌《计算机科学》 CSCD 北大核心 2000年第10期73-76,共4页; 所谓分类器是一个函数f(x),它给需要分类的实例x赋予类标签c,∈C(j=1,2,…,m),实例x由一组属性值a_1,…,a_n描述,C是类变量,取有限个值,可看成有限个元素的集合。进行分类首先要构造一个分类器。从预先分类的实例进行有导师学习并建立... 展开更多; 关键词数据采掘数据库贝叶斯分类器机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

贝叶斯学习、贝叶斯网络与数据采掘被引量：34: 3; 作者林士敏田凤占陆玉昌《计算机科学》 CSCD 北大核心 2000年第10期69-72,共4页; 自从50～60年代贝叶斯学派形成后,关于贝叶斯分析的研究久盛不衰。早在80年代,贝叶斯网络就成功地应用于专家系统,成为表示不确定性专家知识和推理的一种流行方法。90年代以来,贝叶斯学习一直是机器学习研究的重要方向。; 关键词贝叶斯学习贝叶斯网络数据采掘机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

从故障实例数据库中挖掘振动信号特征被引量：4: 4; 作者关惠玲张优云 +2 位作者韩捷董辛旻郝伟《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第3期337-342,共6页; 复杂、并发故障诊断的难点在于这些故障的振动信号很复杂 ,特征很难获取。文中阐述了从实例数据库中挖掘故障特征的整体结构 ,定义了信号的绝对、相对和梯度特征及相应的绝对、相对和梯度模式实例 ,进而阐述了应用模糊聚类分析挖掘特征... 展开更多; 关键词振动信号故障诊断数据挖掘特征提取知识获取实例学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于条件对数似然函数导数的贝叶斯网络分类器优化算法被引量：19: 5; 作者王中锋王志海《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期364-374,共11页; 通常基于鉴别式学习策略训练的贝叶斯网络分类器有较高的精度,但在具有冗余边的网络结构之上鉴别式参数学习算法的性能受到一定的限制.为了在实际应用中进一步提高贝叶斯网络分类器的分类精度,该文定量描述了网络结构与真实数据变量分... 展开更多; 关键词机器学习数据挖掘分类器贝叶斯网络鉴别式训练策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

KDD研究中的若干问题与方法被引量：10: 6; 作者欧阳为民郑诚《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 1999年第1期41-52,共12页; 在数据库中发现知识，又称为数据发掘，其目标是从大型数据集中发现先前未知的潜在有用的模式或知识。本文对该领域进行简要综述，并主要从数据库角度讨论若干数据发掘问题与方法。; 关键词知识发现数据发掘机器学习数据库 KDD; 在线阅读下载PDF 职称材料

贝叶斯网络分类器结构与变量分布的差异性分析被引量：1: 7; 作者王中锋王志海付彬《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期32-35,47,共5页; 为了提高鉴别式学习策略训练的贝叶斯网络分类器的分类精度,分析了贝叶斯网络结构与数据中变量分布之间的差异对贝叶斯网络分类器性能的影响,实验以网络结构的实际联合概率分布的树型近似描述为基准,删除在条件对数似然函数极大化过程... 展开更多; 关键词数据挖掘机器学习贝叶斯网络分类器结构学习参数学习鉴别式学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

决策树分类器在分析基因微阵列数据中的应用被引量：1: 8; 作者项婧任劼《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第15期2905-2908,共4页; 近年来,需要深入研究癌症细胞的基因表达技术正在不断增多。机器学习算法已经被广泛用于当今世界的许多领域,但是却很少应用于生物信息领域。系统研究了决策树的生成、修剪的原理和算法以及其它与决策树相关的问题;并且根据CAMDA2000(cr... 展开更多; 关键词机器学习决策树剪枝算法微阵列数据分析数据挖掘知识发现; 在线阅读下载PDF 职称材料

KDD:数据库中的知识发现被引量：26: 9; 作者朱廷劭高文《计算机科学》 CSCD 北大核心 1997年第6期5-9,共5页; 一引言随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用,数据库中存储的数据急剧增大。但目前数据库系统所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存取。; 关键词数据库知识发现 KDD 机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种改进的Bayesian网络结构学习算法被引量：14: 1; 作者羌磊肖田元乔桂秀; 机构清华大学自动化系; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2002年第10期1221-1226,共6页; 基金清华大学"九八五"高技术研究发展基金资助 ( 0 81 1 0 0 6 0 1 ); 文摘基于模型选择的 Bayesian网络 ( BN)结构学习是 NP难的可行解搜索过程 .针对现有算法在复杂系统求解中时间效率低的问题 ,提出了一种新的基于最小描述长度 ( minimal description length)理论的结构学习算法 I-B &B-MDL .这种算法将独立性测度与预测估计相结合 ,在学习过程中引入小计算量的独立性测试为 MDL搜索提供启发性知识 ,限制可行解搜索空间 ,从而加速问题求解过程 .针对新算法讨论了改进策略对求解精度的影响 ,并结合算例分析了独立性测试的阶数选择问题 .通过对一实际问题进行验证表明 ,在保证结果精度的前提下 ,新算法在时间性能上比仅基于预测估计的 B & B-MDL; 关键词 bayesian网络结构学习算法数据挖掘知识发现机器学习知识表达信息处理; Keywords bayesian networks, data mining, knowledge discovery, machine learning; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用于数据采掘的贝叶斯分类器研究被引量：31: 2; 作者林士敏田凤占陆玉昌; 机构清华大学计算机科学与技术系; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2000年第10期73-76,共4页; 基金国家重点基础研究发展计划项目国家自然科学基金 "九五"国家攀登计划预选项目; 文摘所谓分类器是一个函数f(x),它给需要分类的实例x赋予类标签c,∈C(j=1,2,…,m),实例x由一组属性值a_1,…,a_n描述,C是类变量,取有限个值,可看成有限个元素的集合。进行分类首先要构造一个分类器。从预先分类的实例进行有导师学习并建立分类器,是机器学习的中心问题之一。已有的分类器如决策树、决策表、神经网络、决策图和规则等。; 关键词数据采掘数据库贝叶斯分类器机器学习; Keywords bayesian classifier ,data mining,machine learning,knowledge discovery; 分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名贝叶斯学习、贝叶斯网络与数据采掘被引量：34: 3; 作者林士敏田凤占陆玉昌; 机构清华大学计算机科学与技术系; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2000年第10期69-72,共4页; 基金国家重点基础研究发展计划项目国家自然科学基金 "九五"国家攀登计划预选项目; 文摘自从50～60年代贝叶斯学派形成后,关于贝叶斯分析的研究久盛不衰。早在80年代,贝叶斯网络就成功地应用于专家系统,成为表示不确定性专家知识和推理的一种流行方法。90年代以来,贝叶斯学习一直是机器学习研究的重要方向。; 关键词贝叶斯学习贝叶斯网络数据采掘机器学习; Keywords bayesian networks, data mining, knowledge discovery ,machine learning; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名从故障实例数据库中挖掘振动信号特征被引量：4: 4; 作者关惠玲张优云韩捷董辛旻郝伟; 机构西安交通大学润滑理论与轴承研究所郑州大学振动工程研究所; 出处《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第3期337-342,共6页; 基金国家"九五"攀登计划资助项目 (编号 :PD95 2 190 8Z1) 河南省科技攻关项目资助 (编号 :2 0 0 0 112 0 32 3); 文摘复杂、并发故障诊断的难点在于这些故障的振动信号很复杂 ,特征很难获取。文中阐述了从实例数据库中挖掘故障特征的整体结构 ,定义了信号的绝对、相对和梯度特征及相应的绝对、相对和梯度模式实例 ,进而阐述了应用模糊聚类分析挖掘特征模式的方法。最后以往复式压缩机实例挖掘系统为例说明了该原理的应用。; 关键词振动信号故障诊断数据挖掘特征提取知识获取实例学习; Keywords fault diagnosis data mining characteristic obtaining knowledge discovery machine learning; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于条件对数似然函数导数的贝叶斯网络分类器优化算法被引量：19: 5; 作者王中锋王志海; 机构北京交通大学计算机与信息技术学院; 出处《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第2期364-374,共11页; 基金国家自然科学基金(60673089 60973011)资助~~; 文摘通常基于鉴别式学习策略训练的贝叶斯网络分类器有较高的精度,但在具有冗余边的网络结构之上鉴别式参数学习算法的性能受到一定的限制.为了在实际应用中进一步提高贝叶斯网络分类器的分类精度,该文定量描述了网络结构与真实数据变量分布之间的关系,提出了一种不存在冗余边的森林型贝叶斯网络分类器及其相应的FAN学习算法(Forest-Augmented Nave Bayes Algorithm),FAN算法能够利用对数条件似然函数的偏导数来优化网络结构学习.实验结果表明常用的限制性贝叶斯网络分类器通常存在一些冗余边,其往往会降低鉴别式参数学习算法的性能;森林型贝叶斯网络分类器减少了结构中的冗余边,更加适合于采用鉴别式学习策略训练参数;应用条件对数似然函数偏导数的FAN算法在大多数实验数据集合上提高了分类精度.; 关键词机器学习数据挖掘分类器贝叶斯网络鉴别式训练策略; Keywords strategy machine learning data mining classifier bayesian network discriminative training; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名KDD研究中的若干问题与方法被引量：10: 6; 作者欧阳为民郑诚; 机构安徽大学计算中心安徽大学计算机系; 出处《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS 1999年第1期41-52,共12页; 基金国家自然科学基金安徽省教委科研基金; 文摘在数据库中发现知识，又称为数据发掘，其目标是从大型数据集中发现先前未知的潜在有用的模式或知识。本文对该领域进行简要综述，并主要从数据库角度讨论若干数据发掘问题与方法。; 关键词知识发现数据发掘机器学习数据库 KDD; Keywords knowledge discovery, data mining, machine learning, statistics, databases; 分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名贝叶斯网络分类器结构与变量分布的差异性分析被引量：1: 7; 作者王中锋王志海付彬; 机构北京交通大学计算机与信息技术学院; 出处《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期32-35,47,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(60673089 60973011) 教育部博士点基金项目资助(20090009120007); 文摘为了提高鉴别式学习策略训练的贝叶斯网络分类器的分类精度,分析了贝叶斯网络结构与数据中变量分布之间的差异对贝叶斯网络分类器性能的影响,实验以网络结构的实际联合概率分布的树型近似描述为基准,删除在条件对数似然函数极大化过程中不起作用的边,生成具有同一联合概率分布的不同描述程度的网络结构.实验结果表明,只有当网络结构表现力不足时,鉴别式参数学习才能起积极作用;而当网络结构中有多余的边时,反而容易受其制约.从而验证了网络中多余的边对分类器性能没有影响的观点是片面的.; 关键词数据挖掘机器学习贝叶斯网络分类器结构学习参数学习鉴别式学习; Keywords data mining machine learning bayesian network classifier structure learning parameter learning discriminative learning; 分类号 TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名决策树分类器在分析基因微阵列数据中的应用被引量：1: 8; 作者项婧任劼; 机构华北计算技术研究所; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2006年第15期2905-2908,共4页; 文摘近年来,需要深入研究癌症细胞的基因表达技术正在不断增多。机器学习算法已经被广泛用于当今世界的许多领域,但是却很少应用于生物信息领域。系统研究了决策树的生成、修剪的原理和算法以及其它与决策树相关的问题;并且根据CAMDA2000(criticalassessmentofmicroarraydataanalysis)提供的急性淋巴白血病(ALL)和急性骨髓白血病(AML)数据集,设计并实现了一个基于ID3算法的决策树分类器,并利用后剪枝算法简化决策树。最后通过实验验证算法的有效性,实验结果表明利用该决策树分类器对白血病微阵列实验数据进行判别分析,分类准确率很高,证明了决策树算法在医学数据挖掘领域有着广泛的应用前景。; 关键词机器学习决策树剪枝算法微阵列数据分析数据挖掘知识发现; Keywords machine learning decision tree pruning algorithm, microarray data analysis data mining knowledge discovery; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名KDD:数据库中的知识发现被引量：26: 9; 作者朱廷劭高文; 机构先进人机通信技术联合实验室; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 1997年第6期5-9,共5页; 文摘一引言随着数据库技术的不断发展及数据库管理系统的广泛应用,数据库中存储的数据急剧增大。但目前数据库系统所能做到的只是对数据库中已有的数据进行存取。; 关键词数据库知识发现 KDD 机器学习; Keywords knowledge discovery in database, data mining,database,machine learning; 分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	一种改进的Bayesian网络结构学习算法	羌磊肖田元乔桂秀	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2002	14	在线阅读下载PDF 职称材料
2	用于数据采掘的贝叶斯分类器研究	林士敏田凤占陆玉昌	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2000	31	在线阅读下载PDF 职称材料
3	贝叶斯学习、贝叶斯网络与数据采掘	林士敏田凤占陆玉昌	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2000	34	在线阅读下载PDF 职称材料
4	从故障实例数据库中挖掘振动信号特征	关惠玲张优云韩捷董辛旻郝伟	《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心	2002	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于条件对数似然函数导数的贝叶斯网络分类器优化算法	王中锋王志海	《计算机学报》 EI CSCD 北大核心	2012	19	在线阅读下载PDF 职称材料
6	KDD研究中的若干问题与方法	欧阳为民郑诚	《安徽大学学报（自然科学版）》 CAS	1999	10	在线阅读下载PDF 职称材料
7	贝叶斯网络分类器结构与变量分布的差异性分析	王中锋王志海付彬	《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2011	1	在线阅读下载PDF 职称材料
8	决策树分类器在分析基因微阵列数据中的应用	项婧任劼	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2006	1	在线阅读下载PDF 职称材料
9	KDD:数据库中的知识发现	朱廷劭高文	《计算机科学》 CSCD 北大核心	1997	26	在线阅读下载PDF 职称材料