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一种通过结构边界进行贝叶斯网络学习的算法

刘广怡 李鸥 张大龙

刘广怡, 李鸥, 张大龙. 一种通过结构边界进行贝叶斯网络学习的算法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(4): 894-899. doi: 10.11999/JEIT140786
引用本文: 刘广怡, 李鸥, 张大龙. 一种通过结构边界进行贝叶斯网络学习的算法[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(4): 894-899. doi: 10.11999/JEIT140786
Liu Guang-Yi, Li Ou, Zhang Da-Long. Learning Bayesian Network from Structure Boundaries[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(4): 894-899. doi: 10.11999/JEIT140786
Citation: Liu Guang-Yi, Li Ou, Zhang Da-Long. Learning Bayesian Network from Structure Boundaries[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(4): 894-899. doi: 10.11999/JEIT140786

一种通过结构边界进行贝叶斯网络学习的算法

doi: 10.11999/JEIT140786
基金项目: 

国家科技重大专项(2014ZX03006003)资助课题

Learning Bayesian Network from Structure Boundaries

  • 摘要: 贝叶斯网络是智能算法领域重要的理论工具,其结构学习问题被认为是NP-hard问题。该文通过混合学习算法的方式,从分析低阶条件独立性测试提供的信息入手,给出了构造目标网络结构空间边界的方法,并给出了完整的证明。在此基础上执行打分搜索算法获得最终的网络结构。仿真结果表明该算法与同类算法相比具有更高的精度和更好的执行效率。
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-06-17
  • 修回日期:  2014-12-20
  • 刊出日期:  2015-04-19

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