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为提高网络认知的准确度，采用双层贝叶斯网络模型对网络参数进行层次化描述；采用强化学习推理算法对模型的条件概率表进行分级和学习，删除冗余信息，更准确地反映网络参数间的依赖关系，保证网络认知算法的准确度。经仿真分析，证明算法能够更好地描述网络参数的依赖信息，具有较高的推理准确度。
基于双层贝叶斯网增强学习机制的网络认知算法
【摘 要】
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为提高网络认知的准确度，采用双层贝叶斯网络模型对网络参数进行层次化描述；采用强化学习推理算法对模型的条件概率表进行分级和学习，删除冗余信息，更准确地反映网络参数间的依赖
【机 构】
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Shanghai National Engineering Research Center for Broadband Networks & Applications，Shanghai 200336，
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2014年5期
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