基于局部优化具有连续变量的贝叶斯网络结构学习

张剑飞; 王辉; 周颜军; 王双成

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基于局部优化具有连续变量的贝叶斯网络结构学习

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概述了具有连续变量的贝叶斯网络结构学习存在的主要问题,给出了基于局部优化的具有连续变量的贝叶斯网络结构学习方法.通过构造局部最优回归模式、局部回归模式的条件组合及环路处理,建立了具有连续变量的贝叶斯网络结构,既可以避免复杂的结构打分运算及结构空间搜索,同时又不会出现由于离散化而导致过多的信息丢失及假依赖现象.

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来源
《东北师大学报：自然科学版》 |2006年第1期|27-30|共4页
作者
张剑飞; 王辉; 周颜军; 王双成;
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作者单位

齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院;

东北师范大学计算机学院;

上海立信会计学院信息科学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.134.1;
关键词
连续变量; 贝叶斯网络; 结构学习; 回归;

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