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摘要：将节点顺序置信指导的方法融入到增量学习过程中，提出了NOCLBN算法。该算法对于大规模数据集下贝叶斯网络的学习过程进行了改进，增强了每一批次数据学习的精度，提高了最终网络模型的质量。实验结果表明，NOCLBN算法对于大规模数据集下贝叶斯网络学习的结果质量更高。
利用节点顺序置信指导增量学习贝叶斯网络的研究与应用
【摘 要】
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摘要：将节点顺序置信指导的方法融入到增量学习过程中，提出了NOCLBN算法。该算法对于大规模数据集下贝叶斯网络的学习过程进行了改进，增强了每一批次数据学习的精度，提高了最终网
【机 构】
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南阳师范学院计算机与信息技术学院
【出 处】
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计算机工程与科学
【发表日期】
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2013年6期
【基金项目】
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河南省基础与前沿技术研究项目（112300410225）,河南省重点攻关项目（112102210408）,河南省教育厅自然科学研究计划项目（2011B520029）,河南省教育厅科学技术研究重点项目资助计划（12A520033）
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