【摘 要】
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针对动态贝叶斯网络（DBN）结构学习中涉及的度量分解问题,提出了DBN度量分解后的相关性能。首先,细化了DBN的贝叶斯信息度量（BIC）及贝叶斯-狄里克莱（BD）度量公式,通过表达式的分析,
【机 构】
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西安工业大学电子信息工程学院,西北工业大学电子信息工程学院
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针对动态贝叶斯网络（DBN）结构学习中涉及的度量分解问题,提出了DBN度量分解后的相关性能。首先,细化了DBN的贝叶斯信息度量（BIC）及贝叶斯-狄里克莱（BD）度量公式,通过表达式的分析,讨论了分解后的相关性质,进而提出了由分解公式提供给DBN结构学习的相关性能。其次,通过设计的性能分析仿真实验,验证了提出的若干设想,即将BN结构学习算法移植到DBN结构学习的可行性及分解降低算法复杂度等问题,并提出了寻找DBN快速结构学习算法的有效思路。
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