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具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习研究

2004年 应用技术
  • 成果简介
目前主要基于EM算法和打分、搜索方法进行具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习，算法效率较低，而且易于陷入局部最优结构。针对这些问题，建立了一种新的具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习方法。首先随机初始化未观察到的数据，得到完整的数据集，并利用完整数据集建立最大似然树作为初始贝叶斯网络结构，然后进行迭代学习。在每一次迭代中，结合贝叶斯网络结构和Gibbs sampling修正未观察到的数据，在新的完...
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