用于操作风险分析的小样本贝叶斯网络结构学习

• 作者: 刘喜华 张丕强 王双成
• 来源期刊: 系统管理学报
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网络 小样本数据 结构学习 操作风险
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 448-454
• 页数: 7页
• 分类号: TP181
• 字数: 6363字
• 语种: 中文

摘要

现有的贝叶斯网络结构学习方法需要大量可靠例子进行复杂的运算,具有低效率和可靠性,而在操作风险管理方面积累大量可靠的例子非常困难.针对问题和实际需求,基于变量之间基本依赖关系、结点之间基本结构、d-separation标准和依赖分析方法进行小样本贝叶斯网络结构学习,分别使用模拟和真实数据进行了实验和分析,结果显示,该方法能够有效地进行小样本数据的贝叶斯网络结构学习.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘喜华	青岛大学经济学院	64	385	10.0	16.0
2	王双成	上海立信会计学院信息科学系	65	390	10.0	15.0
6	张丕强	上海立信会计学院金融学系	7	34	3.0	5.0