【摘 要】
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首先,该文提出了两个有效 的Markov网的发现算法:基于边界的Markov网发现算法和基于扩展关系模型的Markov网发现算法.该文利用MSBN(Multiple Sectioned bayesian Network)理
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首先,该文提出了两个有效 的Markov网的发现算法:基于边界的Markov网发现算法和基于扩展关系模型的Markov网发现算法.该文利用MSBN(Multiple Sectioned bayesian Network)理论加速Markov网的发现,将一个复杂问题分成若干个子问题(领域),对每个问题分别进行Markov网的发现,并相互通讯进行不确定性推理.由发现的Markov网,该文通过表示的联合概率函数相等而得到其等价的Bayesian网.最后,该文在扩展关系模型中用SQL语句实现了不确定推理,充分利用了传统关系数据库的优点.
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