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基于互信息的贝叶斯网络结构学习算法  
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【英文篇名】 Bayesian network structure learning algorithm based on mutual information
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【作者】 陈一虎;
【英文作者】 CHEN Yihu Department of Mathematics; Baoji University of Arts and Sciences; Baoji; Shaanxi 721013; China;
【作者单位】 宝鸡文理学院数学系;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2012年 13期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 贝叶斯网络; 结构学习; 互信息; 条件独立性测试; 贪婪搜索;
【英文关键词】 Bayesian network; structure learning; mutual information; conditional independence test; greedy search;
【摘要】 结构学习是贝叶斯网络的重要分支之一,而由数据学习贝叶斯网络是NP-完全问题,提出了一个由数据学习贝叶斯网络的改进算法。该算法基于互信息知识构造初始无向图,并通过条件独立测试对无向边添加方向;同时提出了一个针对4节点环和5节点环的局部优化方法来构造初始框架,最后利用贪婪搜索算法得到最优网络结构。数值实验结果表明,改进的算法无论是在BIC评分值,还是在结构的误差上都有一定的改善,并且在迭代次数、运行时间上均有明显降低,能较快地确定出与数据匹配程度最高的网络结构。
【英文摘要】 Structure learning is one of the most important branches in Bayesian network, while learning Bayesian network structures from data is NP-complete. An improved algorithm is provided for learning Bayesian network structures from data. It constructs the initial undirected graph based on mutual information, and then orients undirected edges by using conditional independence tests, additionally a local optimal method for four-node and five-node loops is proposed to construct the initial draft about the structure...
【基金】 陕西省教育厅科学研究计划项目(No.09JK329,No.2010JK400); 陕西省自然科学基础研究计划项目(No.2009JM1013); 宝鸡文理学院科研计划项目(No.ZK10115)
【更新日期】 2012-06-14
【分类号】 TP181
【正文快照】 1引言贝叶斯网络是表示随机变量间依赖和独立关系的网络模型,也称为贝叶斯网、因果概率网络或信念网络。它由节点集、有向边集和条件概率分布集组成,其中节点表示随机变量,是对过程、事件、状态等实体的某些特征的描述,有向边表示变量间的概率依赖关系。贝叶斯网具有坚实的理论

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