单调性约束相关论文
针对锂电池数据为小样本条件下构建的神经网络模型泛化性差、预测误差大的问题,文中提出了一种融合先验知识的BP神经网络的建模方......
针对贝叶斯网络构建过程中先验知识的获取问题,将AHP/D-S证据理论引入到贝叶斯网络参数学习中.设计了应用AHP/D-S证据理论整合专家......
分类规则的挖掘是数据挖掘研究领域的一个重要问题,而传统的数据挖掘算法和模式主要采用集中式,这不仅要求有高速的数据通信网络,......
随着人工智能技术受到人们越来越广泛的重视和应用,贝叶斯网络作为经典的机器学习算法,以其概率推理准确和语义表达清晰的优势,在......
约束关联挖掘是在把项或项集限制在用户给定的某一条件或多个条件下的关联挖掘,是一种重要的关联挖掘类型,在现实中有着不少的应用......
针对小样本条件下的离散贝叶斯网络参数学习问题,提出一种基于单调性约束的学习算法.首先,给出了单调性约束的数学模型,以表达定性......
约束关联规则是数据挖掘的一个主要方向,可以根据用户给定的约束条件针对性的挖掘.目前大多数的研究都集中在约束频繁项集挖掘方面......
针对小样本集条件下的贝叶斯网络参数学习问题,提出一种融合专家先验知识和单调性约束的贝叶斯网络参数学习方法。该方法通过将专......