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| 基于预测能力的贝叶斯网络分类器学习* | |
| 作者姓名： | 张剑飞 王辉 王双成 |
| 作者单位： | 齐齐哈尔大学,计算机与控制工程学院,黑龙江,齐齐哈尔,161006;中央民族大学,数学与计算机学院,北京,100081;上海立信会计学院,信息科学系,上海,201600 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金 , 上海市重点学科建设项目 |
| 摘 要： | 分析了贝叶斯分类器家族中有代表性的分类器;给出变量之间预测能力的概念及估计方法,在此基础上建立了基于变量间预测能力的贝叶斯网络分类器结构学习方法,并使用UCI数据进行分类实验.实验结果显示,该方法能够有效地进行贝叶斯网络分类器学习,使得贝叶斯网络分类器倾向于简单化,具有较强的分类能力. |
| 关 键 词： | 贝叶斯网络 分类器 预测能力 |
| 文章编号： | 1001-3695（2007）08-0050-03 |
| 修稿时间： | 2006-05-16 |
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