融合多数据源的非平稳动态贝叶斯网络学习算法

• 作者: 倪小虹 孙应飞
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 动态贝叶斯网络 Dempster-Shafer理论 基因调控网络 改变点过程 马尔可夫蒙特卡罗
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 374-378
• 页数: 5页
• 分类号: TP399
• 字数: 5406字
• 语种: 中文

摘要

受数据数量、质量、实验设计、噪音和测量误差的影响,单一数据源所含的信息是有限的.通过单一的数据源推测并构建网络,往往面临着数据的信息量不够充分.另一方面,传统的动态贝叶斯网络模型要求数据是平稳的.但在现实中,非平稳的情况不容忽视.于是我们提出了一个基于多源数据融合学习非平稳动态贝叶斯网络的算法.该算法首先通过Dempster-Shafer证据理论对多种数据源进行融合获得先验知识,然后利用改变点过程把整个非平稳过程分解成若干平稳子片断,最后运用可逆跳跃马尔可夫蒙特卡罗抽样算法学习连续动态贝叶斯网络的结构.在仿真数据和实验数据上测试该算法,并与其他学习方法进行比较,发现该算法提高了重构网络的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙应飞	中国科学院大学电子电气与通信工程学院	15	33	4.0	5.0
2	倪小虹	北京联合大学基础部	2	3	1.0	1.0