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

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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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来源
《智能系统学报》 |2007年第6期|82-89|共8页
作者
王双成; 李小琳; 侯彩虹;
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作者单位

上海立信会计学院;

信息科学系;

上海;

201620;

南京大学;

软件技术国家重点实验室;

江苏;

南京;

210093;

上海立信会计学院;

信息科学系;

上海;

201620;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
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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