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摘要:
针对概率网络模型选择的数据依赖性和计算复杂性,以及影响图模型的非概率关系学习问题,通过对影响图结构进行分解,提出一种PS-EM算法实现影响图概率结构部分的模型选择,给出一种利用BP神经网络学习每个效用结点的局部效用函数来实现效用结构部分的模型选择方法.PS-EM算法对N.Firedman的SEM算法进行改进,提出一种引入融合先验知识的MDL评分标准来降低传统MDL评分对数据的依赖性;通过将参数学习和结构评分分开计算提高计算效率.最后,在石油投机商模型上的结果显示,PS-EM比SEM的时间性能要好,对数据依赖性要小,且效用部分的结构选择易于实现.
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文献信息
篇名 一种基于结构分解的影响图模型选择算法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 影响图 SEM算法 BP神经网络 MDL评分
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目 人工智能及图像处理技术
研究方向 页码范围 133-135,139
页数 4页 分类号 TP3
字数 4129字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2007.01.038
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 张佑生 合肥工业大学计算机与信息学院 135 1269 19.0 29.0
2 王浩 合肥工业大学计算机与信息学院 193 1473 20.0 29.0
3 姚宏亮 合肥工业大学计算机与信息学院 95 488 11.0 16.0
4 方宝富 合肥工业大学计算机与信息学院 35 145 8.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
影响图
SEM算法
BP神经网络
MDL评分
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
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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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