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小数据集条件下基于数据再利用的BN参数学习
被引量:
7
1
作者
杨宇
高晓光
郭志高
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第12期2058-2071,共14页
着重研究了小数据集条件下结合凸约束的离散贝叶斯网络(Bayesian network,BN)参数学习问题,主要任务是用先验知识弥补数据的不足以提高参数学习精度.已有成果认为数据和先验知识是独立的,在参数学习算法中仅将二者机械结合.经过理论研究...
着重研究了小数据集条件下结合凸约束的离散贝叶斯网络(Bayesian network,BN)参数学习问题,主要任务是用先验知识弥补数据的不足以提高参数学习精度.已有成果认为数据和先验知识是独立的,在参数学习算法中仅将二者机械结合.经过理论研究后,本文认为数据和先验知识并不独立,原有算法浪费了这部分有用信息.本文立足于数据信息分类,深入挖掘数据和先验知识之间的约束信息来提高参数学习精度,提出了新的BN参数学习算法—凸约束条件下基于数据再利用的贝叶斯估计.通过仿真实验展示了所提算法在精度和其他性能上的优势,进一步证明数据和先验知识不独立思想的合理性.
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关键词
贝叶斯网络
参数学习
小数据集
数据信息分类
数据再利用
下载PDF
职称材料
题名
小数据集条件下基于数据再利用的BN参数学习
被引量:
7
1
作者
杨宇
高晓光
郭志高
机构
西北工业大学电子信息学院
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第12期2058-2071,共14页
基金
国家自然科学基金(60774064
61573285)
教育部博士点基金(20116102110026)资助~~
文摘
着重研究了小数据集条件下结合凸约束的离散贝叶斯网络(Bayesian network,BN)参数学习问题,主要任务是用先验知识弥补数据的不足以提高参数学习精度.已有成果认为数据和先验知识是独立的,在参数学习算法中仅将二者机械结合.经过理论研究后,本文认为数据和先验知识并不独立,原有算法浪费了这部分有用信息.本文立足于数据信息分类,深入挖掘数据和先验知识之间的约束信息来提高参数学习精度,提出了新的BN参数学习算法—凸约束条件下基于数据再利用的贝叶斯估计.通过仿真实验展示了所提算法在精度和其他性能上的优势,进一步证明数据和先验知识不独立思想的合理性.
关键词
贝叶斯网络
参数学习
小数据集
数据信息分类
数据再利用
Keywords
Bayesian
network(BN)
parameter
learning
small
data
sets
classification
about
data
information
reutilization
of
data
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
小数据集条件下基于数据再利用的BN参数学习
杨宇
高晓光
郭志高
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2015
7
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职称材料
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