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《2005年“数字安徽”博士科技论坛论文集》2005年
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贝叶斯网络分类器结构学习:基于启发式的G2算法

程泽凯  泰锋  
【摘要】:贝叶斯网络分类器(BNC)结婚学习是一个NP难问题。一种有效且准确性较高的贝叶期网络结构学习算法是K2算法。但K2算法要确定结点次序,在无先验信息时受到很大限制。本文提出了一种启发式RNC结构学习G2算法,G2算法以学习NB结构和TAN树形结构作为启发式信息、由该启发式信息生成结点次序,再用K2算法生成BNC结构。实验结果表明,G2算法可以解决无先验信息时确定结点次序的问题。所添加的弧比较简洁,网络结构比NB和TAN结构更加合理,分类准确率有所提高,对文本分类等领域有更大的适应性。
【作者单位】:安徽工业大学计算机学院
【基金】:安徽省高等学院青年教师资助项目(2005JQ1079)
【分类号】:TP183

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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2 冀俊忠;张鸿勋;胡仁兵;刘椿年;;基于蚁群算法的贝叶斯网结构学习[J];北京工业大学学报;2011年06期
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5 曹晓辛;李柠;黄道;;基于混合蚁群搜索算法的模糊神经网络[A];第二十三届中国控制会议论文集(下册)[C];2004年
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10 陈远浩;非监督的结构学习及其应用[D];中国科学技术大学;2008年
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5 毛杰;基于贝叶斯网络结构学习和分类器的数据挖掘研究[D];浙江大学;2008年
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