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基于稀缺数据集下BN参数学习的目标识别
被引量：
4
1
作者
郭文强
高文强
+1 位作者
侯勇严
李然
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第17期122-125,150,共5页
针对贝叶斯网络(BN)在目标识别参数建模中常常面临特征数据样本相对稀缺的问题,研究了将稀缺数据集与定性专家经验相融合来估算BN模型参数的方法——CSDE,并据此提出了一种目标识别算法。该算法在BN结构已知的情况下,将定性专家经验转化...
针对贝叶斯网络(BN)在目标识别参数建模中常常面临特征数据样本相对稀缺的问题,研究了将稀缺数据集与定性专家经验相融合来估算BN模型参数的方法——CSDE,并据此提出了一种目标识别算法。该算法在BN结构已知的情况下,将定性专家经验转化为BN条件概率之间的约束集合;随后引入凸优化求解方法完成BN目标识别模型参数的估算。在实验研究中,先通过对经典的BN模型的参数学习问题验证了CSDE算法的有效性;随后,针对实际稀缺样本数据集目标识别问题,进行了建模及识别实验。实验结果表明:所提出的算法能够较好地解决样本数据集相对稀缺条件下的目标识别参数建模问题。
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关键词
目标识别
稀缺数据集
贝叶斯网络(BN)参数学习
凸优化
下载PDF
职称材料
题名
基于稀缺数据集下BN参数学习的目标识别
被引量：
4
1
作者
郭文强
高文强
侯勇严
李然
机构
陕西科技大学电气与信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第17期122-125,150,共5页
基金
陕西省科技厅自然科学基金(No.2017JM6057)
陕西省教育厅自然科学基金(No.2013JK1114)
文摘
针对贝叶斯网络(BN)在目标识别参数建模中常常面临特征数据样本相对稀缺的问题,研究了将稀缺数据集与定性专家经验相融合来估算BN模型参数的方法——CSDE,并据此提出了一种目标识别算法。该算法在BN结构已知的情况下,将定性专家经验转化为BN条件概率之间的约束集合;随后引入凸优化求解方法完成BN目标识别模型参数的估算。在实验研究中,先通过对经典的BN模型的参数学习问题验证了CSDE算法的有效性;随后,针对实际稀缺样本数据集目标识别问题,进行了建模及识别实验。实验结果表明:所提出的算法能够较好地解决样本数据集相对稀缺条件下的目标识别参数建模问题。
关键词
目标识别
稀缺数据集
贝叶斯网络(BN)参数学习
凸优化
Keywords
target
recognition
scarce
data
set
Bayesian
Network（BN）parameter
learning
convex
optimization
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于稀缺数据集下BN参数学习的目标识别
郭文强
高文强
侯勇严
李然
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018
4
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