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摘要:
针对传统算法分类速度较慢的不足,改进传统算法中候选变量的搜索方式,提出用依赖度量函数测量变量之间的依赖程度,得出压缩候选的贝叶斯信念网络构造算法.该算法在不影响原有算法可靠性的前提下,提高了学习速度.
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文献信息
篇名 压缩候选的贝叶斯信念网络构造算法
来源期刊 广西科学院学报 学科 工学
关键词 贝叶斯信念网络 压缩候选 算法 数据挖掘
年,卷(期) 2005,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 207-208
页数 2页 分类号 TP311
字数 2098字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-7378.2005.04.004
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 杨本良 1 5 1.0 1.0
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2012(1)
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研究主题发展历程
节点文献
贝叶斯信念网络
压缩候选
算法
数据挖掘
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
广西科学院学报
季刊
1002-7378
45-1075/N
大16开
广西南宁市大岭路98号
1982
chi
出版文献量(篇)
1934
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总被引数(次)
9503
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