【摘 要】
:
贝叶斯网络(Bsyesian network)是描述随机变量间的依赖关系的图形模式,已被普遍应用于不确定性问题的智能化求解.贝叶斯网络学习又分为结构学习和参数学习,本文主要研究贝叶
论文部分内容阅读
贝叶斯网络(Bsyesian network)是描述随机变量间的依赖关系的图形模式,已被普遍应用于不确定性问题的智能化求解.贝叶斯网络学习又分为结构学习和参数学习,本文主要研究贝叶斯网络的结构学习.贝叶斯网络是对变量之间的关系进行描述,这种固有属性保证了结构学习的可操作性,也为结构学习提供了基本方法和思路.贝叶斯网络结构学习的目的是寻求一种最符合变量间关系的网络结构来建立数据之间的关系.粗糙集中的属性依赖度很好的表达了两个变量之间的依赖关系,因此本文提出了利用属性依赖度来建立贝叶斯网的方法.将该方法与一些现有的建立贝叶斯网络的方法相比较,结果证明该方法有效且准确.对于属性个数比较多的复杂网络,将复杂网络分解成若干个小网络分别进行研究是一种有效的方法,分解的前提是不破坏原来的知识结构中隐含的信息.本文在研究了联合树和贝叶斯网络道德图的相关知识的基础上,提出了一种将复杂贝叶斯网络分解成若干个小网络的方法.此方法可以使分解时相关知识信息不流失,同时也不引入多余的知识.用该方法分解得到的若干个简单网络和原复杂网络中的依赖关系一致,而且分解过程中也没有出现新产生的依赖关系.所以,该分解方法是有效的.首先,论文介绍了贝叶斯网络的相关背景和研究意义,简述贝叶斯网络的研究现状,以及贝叶斯网络的基本知识.然后,详细介绍了几种贝叶斯网络结构构造方法,研究了属性依赖度的性质,在此基础上提出了一种新的贝叶斯网络构造方法.最后,研究了贝叶斯网络的分解的意义,提出了一种分解贝叶斯网络的方法,探讨了分解后的网络与原网络的关系,为贝叶斯网络的分解提供思路和方法.
其他文献
请下载后查看,本文暂不支持在线获取查看简介。
Please download to view, this article does not support online access to view profile.
有关经皮穿刺冠状动脉腔内成形术的可行性和短、中期疗效已经明确。一些作者报道患者术后在平静状态时,心肌对铊的摄取改善,运动时改善更明显,冠状动脉血流增加,心肌乳酸生
我院曾收治一例高血压患者,临床怀疑为嗜铬细胞瘤,经手术证实为肾上腺外嗜铬细胞瘤,兹报告于下: 病例简介肖××,住院号507719,女性,40岁,1979年6月8日住院。患者于二年前出
急性心肌梗塞是造成中年以上患者死亡的一种常见疾病。近年来,国内有关本病的报道日益增多,太原地区发病数亦逐渐增高。目前,由于治疗方法的进展其病死率虽已明显降低,但预
引言rn今天的高性能△∑模数(A/D)和数模(D/A)音频转换系统在其转换过程中通常需要超过12MHz的高频率系统时钟(主时钟).时钟抖动是评定这些系统性能优良与否的重要因素.通常,
本文是国家社会科学基金项目“财富跨代转移和扩大‘中等收入阶层’比重的税收调节研究”(15BGY132)的重要组成部分。中等收入阶层比重扩大有诸多影响因素,本研究主要聚焦于一国或一个地区以实际税负计算的税收累进程度对其中等收入阶层比重扩大的影响,主要研究影响方向、影响程度、影响时间以及代际之间的相互影响。本研究以税收累进程度和收入分配结构的伦理基础为思想基础,基于中等收入阶层比重的多维内涵界定,主要
产业风险的分析一般主要是针对某个产业内的企业所共有的风险特征,这是介于宏观经济与微观经济之间的一个中观的经济范畴。而产业在发展中的风险情况也决定了该产业内的企业
本文主要是以我国的四个直辖市为例,研究了FDI与产业集聚之间的关系。文章主要分为两个部分予以研究:第一,研究了产业集聚对FDI的区位选择的影响;第二,分析了FDI对产业集聚作用