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贝叶斯网络参数的在线学习算法及应用剖析.doc


文档分类:IT计算机 | 页数:约9页 举报非法文档有奖
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14;v’4"v’c’>814;’4"’第"H卷第;#期小型微型计算机系统>"Ha7);#"##E年;#月=IaI2=I>JKcdcA*=cK81)"##E贝叶斯网络参数的在线学****算法及应用张少中’杨南海’王秀坤:大连理工大学计算机科学与工程系’辽宁大连;;&#"$<摘要!以*=算法为基础’在给定贝叶斯网络结构情况下’研究分析了>71-?@*=算法并利用该算法对防洪决策贝叶斯网络进行在线参数学****将该算法与*=算法的学****结果进行了比较分析’结果表明>71-?@*=算法不但能够进行在线参数学****而且也具有较高的学****精度)关键词!贝叶斯网络9参数学****9*=算法9>71-?@*=算法中图分类号!AB$C; 文献标识码!D 文章编号!;###%;""#:"##E<;#%;FCC%#$GHHIJKLMJNONPQOIJORSRLTOJOUGIUNTJMVWPNTXLYRZJLO[RM\NT]^LTLWMRT_‘Dabc6,7%367?@’dDaba,?%6,-’eDabf-0%g0?:hijklmniompqrpnjsmiltuvioui’hkwvkoxovyilzvm{pq|iu}opwp~{’hkwvko;;&#"$r}vok<G!ZMTLKM!D>71-?@*=,.***@7"-16+#6-86-$%,$&/*=-$/-$80$$&/,?/,’’.-&/-?16&’,",+&1&"7?.-?&.&,"?-?@-?(.77//&8-$-7?$0’’7"1-?@),*&$-,??&1#7"g$-?16-$’,’&"))716*=,.***@7"-16+,?/>71-?@*=,"&,’’.-&/-?(.77//&8-$-7?),*&$-,??&1#7"g$1787+’,"&16&-"’&"(7"+,?8&)A6&"&$-?/-8,1&$16,116&>71-?@*=8,?%&0$&/-?7?.-?&.&,"?-?@(7"),*&$-,??&1#7"g’,",+&1&",?/-1,.$76,$+7"&’"&8-$&.*16,?1",/-1-7?,.*=,.***@7"-16+)+RY\NT,Z!%,*&$-,??&1#7"g$9’,",+&1&".&,"?-?***@9*=,.***@7"-16+9>71-?@*=,.***@7"-16+-引 言贝叶斯网络是根据各个变量之间的概率关系’使用图论方法表示变量集合的联合概率分布的图形模型)该模型是一个有向无环图’其中每个结点代表一个随机变量’并通过给定结点的条件概率与其父结点相关.;/)贝叶斯网络的学****可划分为两个方面!结构学****和参数学****结构学****是利用训练样本集’尽可能结合先验知识’确定合适的贝叶斯网络拓扑结构9参数学****是在给定贝叶斯网络拓扑结构的情况下’确定各结点处的条件概率密度)一般情况下’利用批量样本数据的参数学****是离线进行的’其参数值并不能随新数据集的实时增加而及时地在线进行参数的更新和调整’这样就不能实现数据的充分利用’并影响参数学****的精度."’$/)因此我们需要一种当新数据到来后’能够及时进行参数学****和调整的贝叶斯网络在线参数学****方法)0贝叶斯网络和参数学****0)-贝叶斯网络在贝叶斯网络的有向无环图中’结点代表论域中的变量’有向弧代表变量的关系’变量之间的关系强弱由结点与其父结点之间的条件概率来表示)通过贝叶斯网络可以准确的反映

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  • 上传人AIOPIO
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  • 时间2020-10-21