连续因果图的推理及参数学习

王洪春

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连续因果图的推理及参数学习

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因果图理论是利用图形化和直接因果强度来表达知识和因果关系的一种基于概率论的推理方法,而对于连续的因果图连接事件的概率密度函数(或可能性密度函数)是连续因果图能进行推理的关键,一般都是假定它们可由领域专家给出,这在实际中很难办到。文章首先给出了连续因果图的推理过程,然后讨论了如何利用已知数据集,在因果图结构已知的条件下利用参数、非参数、半参数化方法估计出连接事件的概率密度函数的途径。

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来源
《微电子学与计算机》 |2007年第1期|18-20|共4页
作者
王洪春;
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作者单位

华南理工大学计算机科学与工程学院;

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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
因果图; 概率密度函数; 参数估计;

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