作者:
原文服务方: 微电子学与计算机       
摘要:
因果图理论是利用图形化和直接因果强度来表达知识和因果关系的一种基于概率论的推理方法,而对于连续的因果图连接事件的概率密度函数(或可能性密度函数)是连续因果图能进行推理的关键,一般都是假定它们可由领域专家给出,这在实际中很难办到.文章首先给出了连续因果图的推理过程,然后讨论了如何利用已知数据集,在因果图结构已知的条件下利用参数、非参数、半参数化方法估计出连接事件的概率密度函数的途径.
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文献信息
篇名 连续因果图的推理及参数学习
来源期刊 微电子学与计算机 学科
关键词 因果图 概率密度函数 参数估计
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 18-20,24
页数 4页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-7180.2007.01.005
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 王洪春 华南理工大学计算机科学与工程学院 49 322 9.0 16.0
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研究主题发展历程
节点文献
因果图
概率密度函数
参数估计
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
微电子学与计算机
月刊
1000-7180
61-1123/TN
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
9826
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