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贝叶斯网络拓扑结构确定方法的研究 被引量:11

Study of Determining Bayesian Network Topology Structures
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摘要 贝叶斯方法是概率统计学中一种很重要的方法 ,贝叶斯网络是一种将贝叶斯概率方法和有向无环图的网络拓扑结构有机结合的表示模型 ,描述了数据项及其依赖关系 ,并根据各个变量之间概率关系建立的图论模型 ,但是如何获取它的网络拓扑结构是一个需要解决的问题 ,本文提出一种如何寻找最有可能的贝叶斯网络模型方法 。 Bayesian approach is an important method in statistics. A Bayesian network is a graphics model that encodes probabilistic relationships among variables of interest. But it is difficulty to determine its topology structure. In this paper, we use an approach for obtaining Bayesian network structure. Finally the method is used to test database and the result demonstrates the method is effective.
作者 王玮 蔡莲红
出处 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2002年第4期435-437,共3页 Journal of Chinese Computer Systems
基金 国家自然科学基金 ( 6 9875 0 0 8)资助
关键词 贝叶斯概率 贝叶斯网络 拓扑结构 数理统计学 bayesian probability bayesian network topology structures
  • 相关文献

参考文献4

  • 1[1]David Heckerman,Christopher Meek,Gregory Cooper.A bayesian approach to causal discovery [R].Technical Report MSR-TR-97-05
  • 2[2]David Heckerman.Bayesian networks for data mining[j].Data Mining and Knowledge Discovery 1,1997.79 ~ 119
  • 3[3]Pat Langley,Stephanie Sage.Induction of selective bayesian classifiers [C].In Proceedings of the Tenth Conference on Un certainty in Artificial Intelligence,1994
  • 4[4]Gregory F.Cooper,Edward Herskovits.A bayesian method for the induction of probabilistic networks from data[J].In Maching Learning 1992.9,309~347.

同被引文献75

引证文献11

二级引证文献46

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