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贝叶斯网络结构学习总结.pdf
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贝叶斯网络结构学习总结.pdf
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论文研究-贝叶斯网络结构学习综述.pdf
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贝叶斯网络是一种有效的不确定性知识表达和推理工具,在数据挖掘等领域得到了较好的应用,而结构学习是其重要研究内容之一。经过二十多年的发展,已经出现了一些比较成熟的贝叶斯网络结构学习算法,对迄今为止的贝叶斯网络结构学习方法进行了综述。现阶段获得的用于结构学习的观测数据都比较复杂,这些数据分为完备数据和不完备数据两种类型。针对完备数据,分别从基于依赖统计分析的方法、基于评分搜索的方法和混合搜索方法三个方
论文研究-基于因果效应的贝叶斯网络结构学习方法.pdf
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从数据中学习贝叶斯网络结构是一个NP-hard问题,提高网络结构学习算法精度是研究的重难点。基于Pearl的因果理论,提出了一种贝叶斯网络结构学习方法,提升了现有算法的准确率。利用改进的Pearl因果效应和BDe评分,学习网络节点优先次序,利用K2算法学习初始网络,并通过BDe评分反向调节、互信息和BDe评分删除边以修正学习结果。实验在贝叶斯网络标准数据集ASIA、ALARM上进行,在样本量为20
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基于蚁群节点寻优的贝叶斯网络结构算法研究.pdf,K2算法是学习贝叶斯网络结构的经典算法。针对K2算法依赖最大父节点数和节点序的不足,以及蚁群算法搜索空间庞大的问题,提出了一种新的贝叶斯结构学习算法 MWST ACO K2算法。该算法通过计算互信息建立最大支撑树(MWST),得到最大父节点数;然后利用蚁群算法(ACO)搜索最大支撑树,获得节点顺序;最后结合K2算法得到最优的贝叶斯网络结构。仿真实验
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