MMOS+ Ordering Search Method for Bayesian Network Structure Learning and Its Application 

To address the problem of a reduced efficiency due to an increase of the search space, it has been proposed that priors could be added as constraints to the OS+...
《Chinese Journal of Electronics》  2020年 第01期 下载次数(0)| 被引次数(0)

基于正则化的贝叶斯网络结构稀疏学习及应用研究 

贝叶斯网络是一种表示随机变量联合分布的有效建模工具,被广泛用于不确定性系统的建模和推理。它用有向无环图从全局角度揭示了所有随机变量间存在的直接和间接联系,同时可用随机变量的概率分布量化变量间概率依赖的程度。其中,从数据中自动识别最优的贝叶斯网络结构是研究的热点和难点。高维背景下,面向中小型网络的传统贝叶斯网络结构学习方...
山西财经大学  博士论文  2019年 下载次数(139)| 被引次数()

基于贝叶斯理论的通信网络数据处理技术研究 

在网络数据传输的不确定性问题处理领域,以贝叶斯理论为代表的概率方法是目前学术界研究的热点问题之一。本文就网络数据处理技术中涉及的若干不确定性问题展开探索研究,主要针对以无线传感器网络为代表的无线网络在数据传输和压缩融合过程中涉及的几个典型问题,在贝叶斯理论框架下寻求相应的解决方案和模型算法,并给出理论和实验验证。本文在...
解放军信息工程大学  博士论文  2015年 下载次数(260)| 被引次数(1)

网络结构驱动的生物标记筛选及疾病预测模型研究 

流行病学的任务是研究人群中疾病(或健康状况)的分布及其影响因素,并研究疾病防治及健康促进策略和措施。其中,筛选导致疾病发生、发展与转归的危险因素(或生物标记),不仅是病因推断的基础,也是预测疾病发生与转归结局的前提。而病因的确定或疾病及结局的准确预测,对于制定防治策略与措施均具有重要指导意义。因此,研究筛选疾病危险因素...
山东大学  博士论文  2016年 下载次数(1001)| 被引次数(1)

树型贝叶斯网络分类器鉴别式训练研究 

分类器是自动识别、预测与诊断系统等智能技术应用研究的基础,是数据挖掘和机器学习领域的一个主要研究对象.在众多分类模型中,贝叶斯网络分类器得到了多年的持续研究,综合性能不断提高.近年来,为了进一步提高其分类精度,一些研究人员开始研究其与贝叶斯网络学习算法的差异性.因为优化贝叶斯网络分类器的目的是提高分类器的精度与效率,而...
北京交通大学  博士论文  2011年 下载次数(569)| 被引次数(3)

多维贝叶斯网络分类器学习算法 

贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)属于概率图模型,是一种有效的不确定知识表达和推理工具-除了能直观而紧凑(定性和定量)地表示变量间的相互关系,BN还提供强大的推导能力,包括基于完整观测值或带缺失值的观测样本。BN在诸多领域获得了广泛的应用,特别是诊断和决策场景。应用BN的前提是获得准确的模型,包括结构...
华侨大学  硕士论文  2015年 下载次数(75)| 被引次数(2)

Bayesian Networks and It’s Applications 

Bayesian networks are graphical representations of dependency relationships be-tween variables.They are intuitive representations of knowledge and are akin to h...
华中科技大学  硕士论文  2009年 下载次数(30)| 被引次数(0)

基于进化算法的Bayesian网结构学习研究 

Bayesian网是联合概率分布的图形表示方式,目前已成为人工智能领域中不确定问题处理的一种强有力工具。仅由人类专家建造Bayesian网是困难的,从数据中学习Bayesian网已成为近年来十分活跃的研究领域。 本文提出了两种基于进化算法的Bayesian网结构学习算法。一...
吉林大学  硕士论文  2007年 下载次数(199)| 被引次数(0)

Learning Bayesian network parameters under new monotonic constraints 

When the training data are insufficient, especially when only a small sample size of data is available, domain knowledge will be taken into the process of learn...
《Journal of Systems Engineering and Electronics》  2017年 第06期 下载次数(35)| 被引次数(2)

概率图模型学习技术研究进展 

概率图模型能有效处理不确定性推理,从样本数据中准确高效地学习概率图模型是其在实际应用中的关键问题.概率图模型的表示由参数和结构两部分组成,其学习算法也相应分为参数学习与结构学习.本文详细介绍了基于概率图模型网络的参数学习与结构学习算法,并根据数据集是否完备而分别讨论各种情况下的参数学习算法,还针对结构学习算法特点的不同...
《自动化学报》  2014年 第06期 下载次数(1703)| 被引次数(26)

Restricted Bayesian classification networks 

Bayesian networks are graphical models that describe dependency relationships between variables, and are powerful tools for studying probability classifiers. At...
《Science China(Information Sciences)》  2013年 第07期 下载次数(86)| 被引次数(12)

基于机器学习的即时通信流量分类技术 

论文对主要的网络流量分类技术进行了阐述,并提出了目前网络流量分类技术所面临的问题。然后论文主要研究了以下内容:准确的即时通信(IM)流量分类方法,有效的特征选择方法和用于IM流量分类的有效特征包数的界定方法。为了提高IM流量分类精度,稳定性和分类性能,论文提出了一些算法模型,具体贡献如下:1、论文在研究和分析即时通信流...
哈尔滨工业大学  博士论文  2018年 下载次数(14)| 被引次数()

几类概率图模型结构学习算法研究 

概率图模型将图论和概率论有机结合,广泛用于不确定性知识的建模和推理.贝叶斯网络是概率图模型中理论完善且应用较广的一类子模型.链图作为贝叶斯网络的推广模型,包含贝叶斯网络但又不仅限于该网络,具有较强的表示能力.由于问题的表达和推理是建立在网络拓扑结构的基础之上,因此从数据中学习网络结构是概率图模型研究的一个重要分支.本文...
西安电子科技大学  博士论文  2018年 下载次数(103)| 被引次数()

贝叶斯网络学习及数据分类研究 

随着信息技术的迅猛发展,如何从中发现并揭示变量间的依赖关系显得尤为重要.贝叶斯网络是将图论与概率论有机结合、应用广泛的一类概率图模型,为数据分类、推理和预测等问题提供了重要的理论基础和有效工具.贝叶斯网络的结构学习是其主要研究内容之一,也是NP难问题.本文针对该问题,提出了学习高维网络结构的混合算法,探讨了含隐变量和选...
西安电子科技大学  博士论文  2015年 下载次数(751)| 被引次数(5)

贝叶斯分类器及其应用研究 

分类能力是人类经过学习得到的重要而基本的能力,分类技术是使用计算机对人类分类能力的模拟,已成为机器学习、模式识别及数据采掘等领域研究的核心内容之一。这种模拟通过建立分类器和使用分类器进行分类识别来实现。构建分类器是一个归纳学习的过程,需要依据训练数据归纳出属性和类之间的函数关系或规则,而分类是对给定的属性配置,根据函数...
上海大学  博士论文  2012年 下载次数(1489)| 被引次数(29)

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