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用于因果分析的混合贝叶斯网络结构学习
被引量：
6
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作者
王双成
李小琳
侯彩虹
《智能系统学报》
2007年第6期82-89,共8页
目前主要结合扩展的熵离散化方法和打分-搜索方法进行混合贝叶斯网络结构学习,算法效率和可靠性低,而且易于陷入局部最优结构.针对问题建立了一种新的混合贝叶斯网络结构迭代学习方法.在迭代中,基于父结点结构和Gibbs sampling进行混合...
目前主要结合扩展的熵离散化方法和打分-搜索方法进行混合贝叶斯网络结构学习,算法效率和可靠性低,而且易于陷入局部最优结构.针对问题建立了一种新的混合贝叶斯网络结构迭代学习方法.在迭代中,基于父结点结构和Gibbs sampling进行混合数据聚类,实现对连续变量的离散化,再结合贝叶斯网络结构优化调整,使贝叶斯网络结构序列逐渐趋于稳定,可避免使用扩展的熵离散化和打分-搜索所带来的主要问题.
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关键词
因果分析
混合贝叶斯网络
最大似然树
GIBBS抽样
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职称材料
题名
用于因果分析的混合贝叶斯网络结构学习
被引量：
6
1
作者
王双成
李小琳
侯彩虹
机构
上海立信会计学院信息科学系
南京大学软件技术国家重点实验室
出处
《智能系统学报》
2007年第6期82-89,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(60675036)
上海市重点学科基金资助项目(P1601)
上海市教委重点基金资助项目(05zz66).
文摘
目前主要结合扩展的熵离散化方法和打分-搜索方法进行混合贝叶斯网络结构学习,算法效率和可靠性低,而且易于陷入局部最优结构.针对问题建立了一种新的混合贝叶斯网络结构迭代学习方法.在迭代中,基于父结点结构和Gibbs sampling进行混合数据聚类,实现对连续变量的离散化,再结合贝叶斯网络结构优化调整,使贝叶斯网络结构序列逐渐趋于稳定,可避免使用扩展的熵离散化和打分-搜索所带来的主要问题.
关键词
因果分析
混合贝叶斯网络
最大似然树
GIBBS抽样
Keywords
causal analysis
hybrid Bayesian network
maximum likelihood tree
Gibbs sampling
分类号
TP183 [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
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被引量
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1
用于因果分析的混合贝叶斯网络结构学习
王双成
李小琳
侯彩虹
《智能系统学报》
2007
6
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