一种新的动态模糊参数学习算法研究

• 作者: 李凡长 谢琳
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 动态模糊机器学习 贝叶斯网络 参数学习 相容学习
• 年，卷（期）: 2008,（9）
• 页码范围: 84-87,90
• 页数: 5页
• 分类号: TP31
• 语种: 中文

摘要

在现实世界中,不完整数据广泛存在,如何从不完整数据中进行机器学习是一个非常重要的问题.文中主要针对数据的动态模糊性,给出一种高效的基于贝叶斯网络的动态模糊机器学习系统的参数学习算法,并验证了它的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李凡长	苏州大学计算机科学与技术学院	136	774	15.0	18.0