Bayes网络学习的MCMC方法

• 作者: 岳博 焦李成
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Bayes网络 Markov链Monte Carlo方法 模型选择 随机搜索
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 所属期刊栏目: 短文
• 页码范围: 582-584,588
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 3382字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8152.2003.04.021

摘要

基于Bayes统计理论,提出了一种从数据样本中学习Bayes网络的Markov链Monte Carlo(MCMC)方法.首先通过先验概率和数据样本的结合得到未归一化的后验概率,然后使用此后验概率指导随机搜索算法寻找"好"的网络结构模型.通过对Alarm网络的学习表明了本算法具有较好的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦李成	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室	514	14586	52.0	103.0
2	岳博	西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室	6	42	5.0	6.0