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基于不完全数据的TAN学习算法
基于不完全数据的TAN学习算法
作者:
王学玲
王建林
王志海
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
TAN
学习
不完全数据
条件互信息
摘要:
TAN算法是一种针对复杂数据且在实际中具有极强的学习能力的有效算法,它已被广泛应用于数据挖掘、机器学习和模式识别领域.由于现实世界中的数据大多是不完全数据,研究了怎样使TAN有效地从不完全数据中学习.首先,用一种有效的方法直接从不完全数据中估计条件互信息,然后应用估计条件互信息法去扩展基本的TAN算法来处理不相关数据.最后实验比较了扩展的TAN算法和基本的TAN算法.实验结果表明,在大多数不完全数据集合上扩展的TAN算法精确性明显高于基本的TAN算法.虽然扩展的TAN算法时间复杂度高于基本的TAN算法,但在可接受范围之内.此估计条件互信息的方法能够容易地和其它技术相结合来进一步提高TAN算法的性能.
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文献信息
篇名
基于不完全数据的TAN学习算法
来源期刊
计算机工程与应用
学科
工学
关键词
TAN
学习
不完全数据
条件互信息
年,卷(期)
2007,(36)
所属期刊栏目
网络、通信与安全
研究方向
页码范围
181-184
页数
4页
分类号
TP301
字数
4660字
语种
中文
DOI
10.3321/j.issn:1002-8331.2007.36.056
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
王学玲
滨州学院计算机科学与技术系
13
52
5.0
6.0
2
王建林
滨州学院计算机科学与技术系
10
43
4.0
6.0
3
王志海
北京交通大学计算机与信息技术学院
64
491
11.0
20.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
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2007(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
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引证文献(1)
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引证文献(1)
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引证文献(0)
二级引证文献(2)
2020(2)
引证文献(0)
二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
TAN
学习
不完全数据
条件互信息
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
计算机工程与应用
主办单位:
华北计算技术研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-8331
CN:
11-2127/TP
开本:
大16开
出版地:
北京619信箱26分箱
邮发代号:
82-605
创刊时间:
1964
语种:
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
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