本文選題：貝葉斯網(wǎng)絡決策推理　切入點：網(wǎng)絡學習　出處：《統(tǒng)計與決策》2017年21期

【摘要】：文章結合總和一階貝葉斯網(wǎng)絡學習模擬,獲得面向不同風險控制決策程度的房地產(chǎn)先驗概率、后驗概率及其對應的密度函數(shù),從中比對不同投資風險控制效益對應的條件概率。結果表明,基于貝葉斯網(wǎng)絡推理可以獲得更具有確切顯性特性的房地產(chǎn)投資風險控制決策信號;中層級獲得了最高的測試值,最低的為高風險決策級。貝葉斯網(wǎng)絡推理一定程度上削弱了原先的網(wǎng)絡學習對投資風險控制的先驗概率對關聯(lián)強度的影響,應均衡房地產(chǎn)在風險控制絕對與管理之間的投資策略。
[Abstract]:In this paper, the first order Bayesian network learning simulation is combined to obtain the real estate priori probability, posteriori probability and their corresponding density function for different degree of risk control decision. The results show that based on Bayesian network reasoning, the real estate investment risk control decision signals with more explicit characteristics can be obtained, and the highest test value is obtained in the middle level. The lowest is high risk decision level. Bayesian network reasoning weakens the influence of prior probability of network learning on investment risk control to some extent. The investment strategy of real estate between absolute risk control and management should be balanced.
【作者單位】： 西南交通大學經(jīng)濟管理學院;四川托普信息技術職業(yè)學院經(jīng)濟管理系;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71171169) 四川省教育廳項目(w15215217) 西華大學校重點項目(zw1411534)
【分類號】：F299.23

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本文編號：1658891