具有丢失数据的可分解马尔可夫网络结构学习

• 作者: 王双成 苑森淼
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 可分解马尔可夫网络 结构学习 丢失数据 Gibbs抽样 最大似然树
• 年，卷（期）: 2004,（9）
• 所属期刊栏目: 研究论文与技术报告
• 页码范围: 1221-1228
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 字数: 9492字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0254-4164.2004.09.011

摘要

具有丢失数据的可分解马尔可夫网络结构学习是一个重要而困难的研究课题,数据的丢失使变量之间的依赖关系变得混乱,无法直接进行可靠的结构学习.文章结合最大似然树和Gibbs抽样,通过对随机初始化的丢失数据和最大似然树进行迭代修正-调整,得到修复后的完整数据集;在此基础上基于变量之间的基本依赖关系和依赖分析思想进行可分解马尔可夫网络结构学习,能够避免现有的丢失数据处理方法和可分解马尔可夫网络结构学习方法存在的效率和可靠性低等问题.试验结果显示,该方法能够有效地进行具有丢失数据的可分解马尔可夫网络结构学习.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苑森淼	吉林大学计算机科学与技术学院	69	850	15.0	26.0
2	王双成	吉林大学计算机科学与技术学院	7	393	7.0	7.0