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基于领域知识的贝叶斯网络结构学习算法
被引量：
5
1
作者
莫富强
王浩
+1 位作者
姚宏亮
俞奎
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第16期34-36,41,共4页
针对SEM算法在缺省数据学习中存在精度偏低和收敛速度缓慢的问题,通过将领域知识引入到SEM算法中,提出了KB-SEM算法,该算法首先用D-S证据理论综合领域知识,然后将采集的知识以禁忌表的方式嵌入SEM中来限制和引导算法的搜索路径,缩小算...
针对SEM算法在缺省数据学习中存在精度偏低和收敛速度缓慢的问题,通过将领域知识引入到SEM算法中,提出了KB-SEM算法,该算法首先用D-S证据理论综合领域知识,然后将采集的知识以禁忌表的方式嵌入SEM中来限制和引导算法的搜索路径,缩小算法的搜索空间。实验表明,KB-SEM算法能有效地提高算法的学习精度和时间性能,且能在一定程度上避免主观偏见和数据噪音的干扰。
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关键词
贝叶斯网络
领域知识
缺省
数据
:
kb
—
sem
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职称材料
题名
基于领域知识的贝叶斯网络结构学习算法
被引量：
5
1
作者
莫富强
王浩
姚宏亮
俞奎
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第16期34-36,41,共4页
基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60575023)
安徽省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Anhui Province of China under Grant No.070412064)
文摘
针对SEM算法在缺省数据学习中存在精度偏低和收敛速度缓慢的问题,通过将领域知识引入到SEM算法中,提出了KB-SEM算法,该算法首先用D-S证据理论综合领域知识,然后将采集的知识以禁忌表的方式嵌入SEM中来限制和引导算法的搜索路径,缩小算法的搜索空间。实验表明,KB-SEM算法能有效地提高算法的学习精度和时间性能,且能在一定程度上避免主观偏见和数据噪音的干扰。
关键词
贝叶斯网络
领域知识
缺省
数据
:
kb
—
sem
Keywords
Bayesian Networks（BNs）
domain knowledge
missing data
kb
-
sem
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于领域知识的贝叶斯网络结构学习算法
莫富强
王浩
姚宏亮
俞奎
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008
5
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职称材料
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