因果图网络结构学习算法研究

• 作者: 张勤 王洪春 石庆喜
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 因果图 结构 机器学习
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 页码范围: 77-79,84
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7180.2006.01.020

摘要

在因果图理论中,采用了图形化和直接因果强度来表达知识和因果关系,它克服了贝叶斯网的一些不足,已经发展成了一个能够处理离散变量和连续变量的混合模型.但是因果图的结构得由领域专家给出,这在实际中很难办到.文章中给出了如何利用已知数据集,寻找最有可能的因果图网络模型方法,并用启发式算法进行模型评估.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张勤	重庆大学自动化学院	120	1115	17.0	26.0
2	王洪春	重庆大学自动化学院	49	322	9.0	16.0
4	石庆喜	重庆大学自动化学院	8	83	5.0	8.0