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题名基于混合方式的贝叶斯网弧定向算法
被引量：4
- 1
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作者
贾海洋
陈娟
朱允刚
刘大有
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机构
吉林大学计算机科学与技术学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期1842-1847,共6页
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基金
国家自然科学基金重大项目(No.60496321)
国家自然科学基金(No.60373098
+6 种基金
No.60573073
No.60603030
No.60503016)
国家863高技术研究发展计划(No.2006AA10Z245)
吉林省科技发展计划重大项目(No.20020303)
吉林省科技发展计划(No.20030523)
欧盟项目TH/Asia Link/010(No.111084)
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文摘
贝叶斯网是不确定知识表示及推理的主要方法之一,BNs结构中的因果关系在知识建模中起到十分关键的作用,因此确定BNs中弧的方向是一重要问题.目前已有的方法存在以下问题:(1)算法计算复杂性高;(2)将统计不可分的弧定向,可能与领域知识不符.本文提出一种结合条件独立测试和打分搜索的BNs弧定向方法.该方法仅执行零阶和一阶条件独立测试,执行次数为多项式级;打分搜索可分解为局部子图的搜索,提高了算法的效率.算法输出结果为最大链图,该图仅对统计可分的弧进行定向,对统计不可分的弧保留无向的特性.这种结果更准确的表现了数据中蕴含的因果关系,便于结合领域知识进行建模.
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关键词
贝叶斯网
弧定向
马尔科夫等价类
链图
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Keywords
bayesian network
orienting edges
Markov equivalence class
chain graph
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分类号
TP11
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于最大主子图分解的贝叶斯网络等价类学习算法
被引量：3
- 2
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作者
朱明敏
刘三阳
杨有龙
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机构
西安电子科技大学理学院
西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室
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出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2012年第10期1499-1504,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(60974082
61075055)
+1 种基金
国家杰出青年科学基金项目(11001214)
西安电子科技大学基本科研业务基金项目(K50510700004)
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文摘
针对基于约束方法学习贝叶斯网络(BN)结构的不足,以及随着条件集的增大,利用统计方法进行条件独立(CI)测试不稳定等问题,提出一种基于最大主子图分解(MPD)的BN等价类学习算法.该算法首先通过MPD分解技术对BN的道德图进行分解;然后利用0阶和1阶CI测试识别部分子图中的V结构,对于初步未定的V结构利用局部评分搜索确定,从而避免了冗余检验,有效地减小了条件集的维数,并且提高了算法的效率.理论证明和实验结果均表明了所提出算法的有效性和合理性.
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关键词
贝叶斯网络
最大主子图分解
条件独立测试
结构学习
马尔科夫等价类
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Keywords
Bayesian network
maximal prime decomposition
conditional independence test
structure learning
Markov equivalence class
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名贝叶斯网等价类学习算法
被引量：1
- 3
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作者
贾海洋
刘大有
陈娟
关淞元
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机构
吉林大学计算机科学与技术学院
吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2008年第12期63-67,71,共6页
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基金
国家自然科学基金重大项目(60496321)
国家自然科学基金资助项目(60373098
+6 种基金
60573073
60603030
60503016)
国家863计划资助项目(2006AA10Z245)
吉林省科技发展计划重大项目(20020303)
吉林省科技发展计划资助项目(20030523)
欧盟项目TH/Asia Link/010(111084)
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文摘
贝叶斯网用一种紧凑的形式表示联合概率分布,具有完备的语义和坚实的理论基础,目前已成为人工智能领域处理不确定性问题的最佳方法之一。贝叶斯网学习是其关键问题,传统学习方法存在如下不足:(1)随节点数增多非法结构以指数级增加,影响学习效率;(2)在等价结构之间进行打分搜索,影响收敛速度;(3)假设每个结构具有相同的先验概率,造成等价类中包含结构越多则先验概率越高。本文提出一种学习马尔科夫等价类算法,该算法基于骨架空间进行状态转换,利用从骨架空间到等价类空间的映射关系实现学习贝叶斯网等价类。实验数据证明,该方法可有效缩小搜索空间规模,相对于在有向图空间搜索的算法加快了算法的收敛速度,提高了执行效率。
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关键词
贝叶斯网
结构学习
马尔科夫等价类
链图
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Keywords
Bayesian network
structural learning
Markov equivalence class
chain graph
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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