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包含隐变量的贝叶斯网络增量学习方法
包含隐变量的贝叶斯网络增量学习方法
作者:
于剑
田凤占
黄丽
黄厚宽
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
增量学习
遗传算法
隐变量
摘要:
提出了一种贝叶斯网络增量学习方法--ILBN.ILBN将EM算法和遗传算法引入到了贝叶斯网络的增量学习过程中,用EM算法从不完整数据计算充分统计量的期望,用遗传算法进化贝叶斯网络的结构,在一定程度上缓解了确定性搜索算法的局部极值问题.通过定义新变异算子和扩展传统的交叉算子,ILBN能够增量学习包含隐变量的贝叶斯网络结构.最后,ILBN改进了Friedman等人的增量学习过程.实验结果表明,ILBN和Friedman等人的增量学习方法存储开销相当,但在相同条件下,学到的网络更精确;实验结果也证实了存在不完整数据和隐变量时,ILBN的增量学习能力.
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篇名
包含隐变量的贝叶斯网络增量学习方法
来源期刊
电子学报
学科
工学
关键词
贝叶斯网络
增量学习
遗传算法
隐变量
年,卷(期)
2005,(11)
所属期刊栏目
学术论文
研究方向
页码范围
1925-1928
页数
4页
分类号
TP391
字数
4305字
语种
中文
DOI
10.3321/j.issn:0372-2112.2005.11.002
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
黄厚宽
北京交通大学计算机与信息技术学院
139
2476
26.0
44.0
2
于剑
北京交通大学计算机与信息技术学院
68
1099
12.0
32.0
3
田凤占
北京交通大学计算机与信息技术学院
10
145
6.0
10.0
4
黄丽
河北理工大学理学院
2
21
1.0
2.0
传播情况
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(19)
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(38)
2005(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)
2008(3)
引证文献(3)
二级引证文献(0)
2009(5)
引证文献(5)
二级引证文献(0)
2010(5)
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二级引证文献(4)
2019(4)
引证文献(2)
二级引证文献(2)
2020(1)
引证文献(0)
二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
贝叶斯网络
增量学习
遗传算法
隐变量
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
电子学报
主办单位:
中国电子学会
出版周期:
月刊
ISSN:
0372-2112
CN:
11-2087/TN
开本:
大16开
出版地:
北京165信箱
邮发代号:
2-891
创刊时间:
1962
语种:
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
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