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基于灵敏性分析的局部因果结构扰动学习方法

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针对利用扰动方法学习概率模型因果关系时，需要扰动的边难以选取问题，提出一种基于灵敏性分析的局部因果结构扰动学习算法（ Structural Intervention Learning of Sensitivity Analysis–SILSA算法）。SILSA算法利用K2算法生成初始网络结构，并利用联合树算法对网络结构进行分解，然后对联合树中每个团进行局部扰动学习，可以有效地减小选取扰动边的搜索范围；针对所选取的扰动边，利用结构扰动准则对边进行扰动，以定向准则进行扰动学习，得到网络的因果结构。为了寻找到合适的扰动边，SILSA算法利用灵敏性分析确定边的重要性，提出了一种基于网络中边的重要性分析的扰动边选取方法，以提高扰动边选取的有效性。实验比较和分析表明SILSA算法的有效性，算法的性能明显好于被动学习、随机选取扰动边的学习方法。

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来源
《2011中国人工生命与智能机器人会议》|2011年|1-9|共9页
会议地点合肥
作者
李俊照; 姚宏亮; 苌健; 方帅; 蒋建国;
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作者单位

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
局部因果结构; 灵敏性分析; 扰动学习算法; 联合树算法;

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