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摘要:
针对贪婪贝叶斯模式搜索算法(GBPS)在搜索最优贝叶斯网络结构时易陷入局部最优的不足,提出了一种改进的GBPS算法.在GBPS算法的邻域生成过程中引入了有向边的变向操作,并通过仿真实验研究了样本数量和网络节点的连接边数对算法寻优能力、结果准确度和计算量的影响.将该改进算法用于从中医临床诊断数据中辨识症状与辨证要素间的复杂关系.结果表明,该改进算法的学习结果优于GBPS算法和贪婪贝叶斯有向无环图搜索算法(GBDS).所发现的症状-辨证要素间的相关关系与中医专家经验吻合较好,可用于从中医诊断数据中自动获取中医专家知识.
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文献信息
篇名 贝叶斯网络杂交学习算法及其在中医中的应用
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 贝叶斯网络 混合学习 知识发现 中医
年,卷(期) 2005,(7) 所属期刊栏目 电子、通信与自动控制技术
研究方向 页码范围 948-952
页数 5页 分类号 TP181
字数 3992字 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2005.07.007
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 瞿海斌 浙江大学药物信息学研究所 133 2505 26.0 42.0
2 程翼宇 浙江大学药物信息学研究所 178 4474 37.0 55.0
3 王学伟 浙江大学药物信息学研究所 5 204 4.0 5.0
4 刘雪松 浙江大学药物信息学研究所 62 779 17.0 26.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
贝叶斯网络
混合学习
知识发现
中医
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
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
6865
总下载数(次)
6
总被引数(次)
81907
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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