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一种基于互信息度量的时序数据因果发现方法
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作者 李德志 鲁云军 +1 位作者 吴健平 李强 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3151-3159,共9页
在时序数据因果关系发现研究中,传统算法针对时间窗口内时序数据之间的因果关系进行分析,存在因果关系识别准确率受限、算法复杂度较高等问题.为解决该问题,首先对概要因果图、因果概要互信息和条件因果概要互信息进行定义,在此基础上... 在时序数据因果关系发现研究中,传统算法针对时间窗口内时序数据之间的因果关系进行分析,存在因果关系识别准确率受限、算法复杂度较高等问题.为解决该问题,首先对概要因果图、因果概要互信息和条件因果概要互信息进行定义,在此基础上推导出基于因果互信息的时序变量定向规则,而后区分是否存在混杂因子,结合PC (Peter and Clark)和FCI (fast causal inference)算法分别提出改进的PCSMI (Peter and Clark summary mutual information)和FCISMI (fast causal inference summary mutual information)算法.实验结果表明改进后算法能够在低复杂度条件下有效提升时序数据因果发现的准确率. 展开更多
关键词 因果发现 时序数据 概要因果图 因果概要互信息 条件因果概要互信息 PC FCI
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