【摘 要】
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结构学习是应用贝叶斯网络（BN）的基础。提出一种新的基于约束的学习类算法APC（Accelerated PC）,它基于一系列局部结构的推导获得BN。APC不但继承了经典的PC（Peter＆Clark）算法优先执
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结构学习是应用贝叶斯网络（BN）的基础。提出一种新的基于约束的学习类算法APC（Accelerated PC）,它基于一系列局部结构的推导获得BN。APC不但继承了经典的PC（Peter＆Clark）算法优先执行低阶条件独立（CI）测试的优点,而且能够从已执行的CI测试中推导相关拓扑信息,并利用其来挑选并优先执行更可能d-分割节点X和Y的候选CI测试。该策略可有效避免在搜索过程中执行无效的CI测试,例如APC算法在实验中较PC算法节省高达50%的计算量,同时实现了质量相同的学习效果。
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