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面向异构非欧数据的因果关系发现方法
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作者 王晓康 李帅戈 +1 位作者 王熠晖 万岩 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2024年第6期1987-2002,共16页
因果关系在揭示事物发生机制及指导干预行为等方面具有相关关系不能替代的重要作用.然而,由于现有框架对模型表示和学习算法的限制,仅有少量工作在非欧几里德数据上进行因果关系发现.本文进一步针对同时包含了多种类型非欧几里得数据的... 因果关系在揭示事物发生机制及指导干预行为等方面具有相关关系不能替代的重要作用.然而,由于现有框架对模型表示和学习算法的限制,仅有少量工作在非欧几里德数据上进行因果关系发现.本文进一步针对同时包含了多种类型非欧几里得数据的集合,提出了基于多元坐标表示的因果映射过程,描述了父节点与子节点之间的数据生成机制,并创建了一个基于多元张量回归的因果生成模型.其次,在上述理论框架下,提出了基于正则化广义典型相关分析的方法的两阶段因果关系发现方法,可以将一系列具有复杂多样化特征的非欧氏数据投影至共享子空间中的一系列数值变量,在计算相关性的同时,实现了变量的综合降维与离散化表示.使用上述一致投影方向下的离散表示,可以在共享子空间内进一步发现异构非欧变量之间的因果关系.最后,在真实世界工业传感器数据的实验结果上进行了实证研究,结果表明,本文提出的异构非欧数据因果关系发现方法能够给出有意义的因果关系. 展开更多
关键词 因果关系发现 函数型数据 成分型数据 广义典型相关分析 工业故障检测
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