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[学位论文] 作者：陈胜民（SEIN MINN）,
来源：华侨大学 年份：2018
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[期刊论文] 作者：SEIN Minn,傅顺开,,
来源：计算机科学 年份：2016
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......
[期刊论文] 作者：傅顺开,Sein Minn,李志强,,
来源：计算机应用 年份：2014
传统多维贝叶斯网络分类器(MBNC)限制其模型结构必须是二分的,通过移除该限制可得到更准确的对关联分布建模的通用MBNC(GMBNC)。基于局部马尔可夫毯的迭代搜索,提出可准确学习GMBNC的算法IPCGMBNC。该算法由于无需学习全局贝叶斯网络(BN),可扩展性强。基于已知......
[期刊论文] 作者：傅顺开,李志强,Sein Minn,,
来源：计算机科学 年份：2015
作为概率图模型,无限制多维贝叶斯网络分类器（GMBNC）是贝叶斯网络（BN）应用在多维分类应用时的精简模型,只包含对预测有效的局部结构。为了获得GMBNC,传统方法是先学习全局BN;为了......
[期刊论文] 作者：傅顺开,苏致祯,Sein Minn,吕天依,,
来源：计算机科学 年份：2015
目标变量的马尔科夫毯（MB）是用于预测其状态的最优特征子集。提出一种新的约束学习类MB推导算法FSMB，它遵循后向选择的搜索策略，并依赖条件独立（CI）测试删除任意结点对之间的伪连接......
[期刊论文] 作者：Sein Minn,傅顺开,吕天依,蔡奕侨,,
来源：计算机应用研究 年份：2016
贝叶斯网络(BN)应用于分类应用时对目标变量预测有直接贡献的局部模型称做一般贝叶斯网络分类器(GBNC)。推导GBNC的传统途径是先学习完整的BN,而现有推导BN结构的算法限制了应用规模。为了避免学习全局BN,提出仅执行局部搜索的结构学习算法IPC-GBNC,它以目标变......
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