基于Rough Set的贝叶斯网络结构学习研究

• 作者: 吴祈宗 李玉玲
• 来源期刊: 北京工商大学学报(自然科学版)
• 学科: 社会科学
• 关键词: Rough Set 属性约简 依赖性 贝叶斯网络结构学习
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 所属期刊栏目: 管理科学与工程
• 页码范围: 62-65
• 页数: 4页
• 分类号: C931
• 字数: 3418字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1513.2007.02.016

摘要

Rough Set理论与方法是处理复杂系统的一种有效方法,但未能包含处理不精确或不确定原始数据的机制,与贝叶斯网络等不确定性理论有很强的互补性.本文提出基于Rough Set理论的贝叶斯结构学习方法,把Rough Set理论与贝叶斯网络相结合,通过属性约简简化贝叶斯网络结构变量,更好满足条件属性间的独立性限制,降低结构复杂度;同时,条件属性之间的依赖性决定贝叶斯网络变量之间的依赖关系和弧的方向.最后,通过算例说明该方法的应用过程.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴祈宗	北京理工大学管理与经济学院	148	1877	24.0	38.0
2	李玉玲	北京理工大学管理与经济学院	14	83	4.0	8.0