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用于数据挖掘的贝叶斯网络   总被引:48,自引:1,他引:47       下载免费PDF全文
慕春棣  戴剑彬  叶俊 《软件学报》2000,11(5):660-666
贝叶斯网络是用来表示变量集合的连续概率分布的图形模式,它提供了一种自然地表示因果信息的方法,用来发现数据间的潜在关系.贝叶斯网络的学习也就是要找出一个能够最真实反映现有数据库中各数据变量相互之间的依赖关系的贝叶斯网络模型,即根据数据样本D和先验知识ζ,找出后验概率p(sh|D,ζ)最大的贝叶斯网络S.该文在数学上对贝叶斯网络的学习方法进行了严格的推导,用一个实例来说明贝叶斯网络的计算过程,并介绍了贝叶斯网络在数据挖掘领域内的应用.  相似文献
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图象分析中的松驰标记法   总被引:3,自引:0,他引:3  
松驰标记法是指对图中的每个目标进行标记指派,利用先验上下文信息进行迭代,寻求最大协调标记集的一种方法。此文推导了一种新的概率松驰法,分析了随机松驰法的迭代公式,利用马尔科夫随机场(MRF)与吉布斯(Gibbs)分布的等价性来计算局部特性概率,用最大熵(ME)原理对条件邻域概率进行估计。最后对概率松驰法和随机松驰法进行了比较。  相似文献
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