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利用节点顺序置信指导增量学习贝叶斯网络的研究与应用
被引量:
1
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作者
贾松浩
杨彩
张海玉
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2013年第6期96-100,共5页
将节点顺序置信指导的方法融入到增量学习过程中,提出了NOCLBN算法。该算法对于大规模数据集下贝叶斯网络的学习过程进行了改进,增强了每一批次数据学习的精度,提高了最终网络模型的质量。实验结果表明,NOCLBN算法对于大规模数据集下贝...
将节点顺序置信指导的方法融入到增量学习过程中,提出了NOCLBN算法。该算法对于大规模数据集下贝叶斯网络的学习过程进行了改进,增强了每一批次数据学习的精度,提高了最终网络模型的质量。实验结果表明,NOCLBN算法对于大规模数据集下贝叶斯网络学习的结果质量更高。
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关键词
贝叶斯网络
节点顺序置信
增量学习
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职称材料
题名
利用节点顺序置信指导增量学习贝叶斯网络的研究与应用
被引量:
1
1
作者
贾松浩
杨彩
张海玉
机构
南阳师范学院计算机与信息技术学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2013年第6期96-100,共5页
基金
河南省基础与前沿技术研究项目(112300410225)
河南省重点攻关项目(112102210408)
+1 种基金
河南省教育厅自然科学研究计划项目(2011B520029)
河南省教育厅科学技术研究重点项目资助计划(12A520033)
文摘
将节点顺序置信指导的方法融入到增量学习过程中,提出了NOCLBN算法。该算法对于大规模数据集下贝叶斯网络的学习过程进行了改进,增强了每一批次数据学习的精度,提高了最终网络模型的质量。实验结果表明,NOCLBN算法对于大规模数据集下贝叶斯网络学习的结果质量更高。
关键词
贝叶斯网络
节点顺序置信
增量学习
Keywords
Bayesian network
node order of confidence
incremental learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用节点顺序置信指导增量学习贝叶斯网络的研究与应用
贾松浩
杨彩
张海玉
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2013
1
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