【摘 要】
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针对2种主流的基于马尔科夫毯(Markov Blanket)和基于信息理论(Information-theoretic)的特征选择策略无法有效解决具有反馈机制的多层网络下的问题,提出一种面向反馈多层网
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61876043),广东电网有限责任公司信息中心项目(037800KK52170002)
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针对2种主流的基于马尔科夫毯(Markov Blanket)和基于信息理论(Information-theoretic)的特征选择策略无法有效解决具有反馈机制的多层网络下的问题,提出一种面向反馈多层网络的因果特征选择方法。该方法首先利用D-separation准则找到目标节点T的邻居节点,即邻居特征Ne(T),然后对目标节点与其余特征求互信息,找出互信息靠前的且不被集合Ne(T)中元素D-separation的特征集合R,最后合并Ne(T)和R即为目标节点对应的特征。该方法有效地避免了基于马尔科夫毯的在反
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