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摘要:
以贝叶斯概率和贝叶斯网络基本理论为基础,主要研究了贝叶斯网络的结构学习和使用贝叶斯网络进行知识发现和决策支持的方法.利用WILD算法对防洪数据进行了属性离散化,采用K2算法在防洪决策中建立了一种贝叶斯网络模型,并对该模型进行了概率依赖关系描述.说明了贝叶斯网络对数据库进行知识发现和决策支持的有效性.
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文献信息
篇名 贝叶斯网络及其在决策支持系统中的应用
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 贝叶斯概率 贝叶斯网络 结构学习 知识发现 决策支持系统
年,卷(期) 2004,(10) 所属期刊栏目 博士论文
研究方向 页码范围 1-3
页数 3页 分类号 TP181
字数 4754字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2004.10.001
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科学与工程系 124 1429 18.0 31.0
2 孙莹光 辽宁工学院计算机科学与工程系 13 85 4.0 9.0
3 张少中 大连理工大学计算机科学与工程系 8 120 7.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
贝叶斯概率
贝叶斯网络
结构学习
知识发现
决策支持系统
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
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