基于条件独立测试的链图结构学习算法

• 作者: 刘三阳 朱明敏 王静云
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 链图 结构学习 条件独立测试 马尔科夫性
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 2443-2448
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 5670字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2017.10.019

摘要

链图是贝叶斯网络和马尔科夫网络的自然推广,具有较强的表达能力.但目前关于链图结构学习算法的研究较少.本文基于贝叶斯网络结构学习的Grow-Shrink算法思想,提出一种链图等价类结构学习算法.该算法首先利用网络中结点的局部邻域信息,学习结点的邻接结点恢复网络骨架;然后根据链图复合体有向边的特点,利用条件独立测试确定网络的复合体有向边,从而恢复链图结构.理论分析和实验结果表明了该算法的正确性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘三阳	西安电子科技大学数学与统计学院	662	5562	32.0	51.0
2	朱明敏	西安电子科技大学数学与统计学院	10	175	5.0	10.0
3	王静云	西安电子科技大学数学与统计学院	1	2	1.0	1.0