基于动态贝叶斯网的时变样本空间无监督学习

王翀; 王天舒

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基于动态贝叶斯网的时变样本空间无监督学习

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提出了针对概率分布参数时变的样本空间的参数估计问题,由于一般的聚类和EM算法等参数估计方法是针对概率分布时不变的样本空间的问题所采用的。因此,对于概率分布时变的样本空间而言,这些方法均不能有效、准确地估计实时变化的样本参数。通过构建动态贝叶斯网,利用先验和后验的知识进行预测和滤波,结合贝叶斯增量式学习方法并充分利用了其学习所获得的样本空间概率模型变化演进的规律,这样可以较准确、平滑地学习实时概率模型及其分布参数。

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来源
《系统仿真学报》 |2008年第5期|1203-1208|共6页
作者
王翀; 王天舒;
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作者单位

清华大学航天航空学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机仿真;
关键词
动态Bayes网; Bayes学习; EM算法; 迭代自组织分析聚类算法; 时变混合样本空间;

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