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改进的EM算法及其在防洪决策中应用
改进的EM算法及其在防洪决策中应用
作者:
张少中
杨南海
王秀坤
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
贝叶斯网络
参数学习
EM算法
决策支持系统
摘要:
在给定贝叶斯网络结构情况下,利用EM算法及改进的EM算法对防洪决策贝叶斯网络进行参数学习,改进的EM算法通过定义祖先集及计算该祖先集中变量的条件概率,降低期望计算的计算量.应用两种算法对防洪决策贝叶斯网络进行了性能比较,结果表明,改进的EM算法用于贝叶斯网络参数学习和决策支持具有较高的计算速度和精确度.
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文献信息
篇名
改进的EM算法及其在防洪决策中应用
来源期刊
大连理工大学学报
学科
地球科学
关键词
贝叶斯网络
参数学习
EM算法
决策支持系统
年,卷(期)
2004,(3)
所属期刊栏目
电子与信息工程、管理
研究方向
页码范围
454-458
页数
5页
分类号
P311
字数
3802字
语种
中文
DOI
10.3321/j.issn:1000-8608.2004.03.030
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王秀坤
大连理工大学计算机系
124
1429
18.0
31.0
2
杨南海
大连理工大学计算机系
14
198
8.0
14.0
3
张少中
大连理工大学计算机系
8
120
7.0
8.0
传播情况
被引次数趋势
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参考文献(1)
二级参考文献(0)
2004(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
2005(3)
引证文献(3)
二级引证文献(0)
2006(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2008(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
2009(2)
引证文献(2)
二级引证文献(0)
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引证文献(0)
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引证文献(0)
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引证文献(0)
二级引证文献(7)
2014(5)
引证文献(0)
二级引证文献(5)
2015(5)
引证文献(0)
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引证文献(0)
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2017(3)
引证文献(0)
二级引证文献(3)
2018(3)
引证文献(1)
二级引证文献(2)
2019(2)
引证文献(0)
二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
贝叶斯网络
参数学习
EM算法
决策支持系统
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
大连理工大学学报
主办单位:
大连理工大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1000-8608
CN:
21-1117/N
开本:
大16开
出版地:
大连市理工大学出版社内
邮发代号:
8-82
创刊时间:
1950
语种:
chi
出版文献量(篇)
3166
总下载数(次)
3
总被引数(次)
39997
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