【摘 要】
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从数据中学习贝叶斯网络结构是一个非确定性多项式困难(non-deterministic polynomial hard,NP-hard)问题,当数据样本不充分时难以获得准确的模型,此时利用先验信息是一种有
【基金项目】
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国家自然科学基金(61573285)资助课题
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从数据中学习贝叶斯网络结构是一个非确定性多项式困难(non-deterministic polynomial hard,NP-hard)问题,当数据样本不充分时难以获得准确的模型,此时利用先验信息是一种有效的途径。但是利用先验信息的过程中如何适应不正确的先验信息,是一个待解决的问题。针对此问题,提出一种融合先验的方法进行贝叶斯网络结构学习,在评分搜索法的两个环节中解决这个问题:第一,提出了新的融合不确定先验信息的评分函数,考虑了先验信息与数据集的权衡。第二,提出了融合不确定先验信息的搜索策略,增强先验信息利用的鲁棒性。所提方法适用于任何启发式搜索。仿真结果表明了所提方法能有效地利用正确的先验信息,而且对错误的先验信息有较强的适应能力。
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