分组样本下先验BN模型及条件概率的学习算法

• 作者: 张佑生 汪荣贵 王浩 胡学钢
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: Bayes网络模型 分组样本 公有条件概率 私有条件概率 先验分布 后验分布
• 年，卷（期）: 2002,（5）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 1-3
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7180.2002.05.001

摘要

文章扩展经典的先验BN模型,采用两层学习结构讨论分组样本下BN模型的条件概率及学习算法:一层是对各组私有条件概率分布的学习;另一层是对各组公有条件概率分布的学习.算法在综合公有后验条件概率分布和本组学习实例数据分布特征的基础上,实现对各组私有条件概率分布的学习,并可通过经验或学习来改变综合值中共性和个性的比例.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张佑生		135	1269	19.0	29.0
2	胡学钢		314	3156	27.0	39.0
3	汪荣贵		104	1458	21.0	34.0
4	王浩		193	1473	20.0	29.0