本文關(guān)鍵詞：融合先驗信息的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)方法

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【摘要】：在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的過程中,如何采集先驗信息并合理利用它對于構(gòu)建準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)非常重要。鑒于此,依據(jù)有先驗信息的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的三個環(huán)節(jié):先驗信息的采集、先驗信息的融合和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化,首先討論了現(xiàn)有先驗信息獲取方法的不足,并提出了基于信念圖的先驗信息獲取方法;其次針對所獲取的先驗信息通常具有一定的不確性,對最小描述長度測度進行了改進以融合非確定性先驗信息;最后依據(jù)問題特性對模擬退火算法進行了適當(dāng)?shù)男薷囊愿玫貎?yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。實驗表明,提出的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)方法能夠有效地提高網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)精度。
【作者單位】： 國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)信息系統(tǒng)與管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí) 信念圖 非確定性先驗信息 模擬退火 最小描述長度
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61074107,91024015)資助課題
【分類號】：C93;O212.8
【正文快照】： 0引言貝葉斯網(wǎng)絡(luò)以其堅實的理論基礎(chǔ)、靈活的推理能力、方便的決策機制而成為許多領(lǐng)域的研究熱點,其中貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)是目前討論最為廣泛的問題之一。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)通常具有如下兩個特點:一是可用的數(shù)據(jù)樣本非常有限;二是存在可用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息。因此,為了獲得準(zhǔn)確

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本文編號：1050409