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基于Bayes统计理论,提出了一种从数据样本中学习Bayes网络的Markov链Monte Carlo(MCMC)方法.首先通过先验概率和数据样本的结合得到未归一化的后验概率,然后使用此后验概率指导随机搜索算法寻找"好"的网络结构模型.通过对Alarm网络的学习表明了本算法具有较好的性能.
Bayes网络学习的MCMC方法
【摘 要】
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基于Bayes统计理论,提出了一种从数据样本中学习Bayes网络的Markov链Monte Carlo(MCMC)方法.首先通过先验概率和数据样本的结合得到未归一化的后验概率,然后使用此后验概率指
【机 构】
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西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
【出 处】
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控制理论与应用
【发表日期】
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2003年4期
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