| 贝叶斯网络的并行EM学习算法 |
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| 引用本文： | 俞奎,王浩,吴信东,姚宏亮. 贝叶斯网络的并行EM学习算法[J]. 模式识别与人工智能, 2008, 21(5) |
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| 作者姓名： | 俞奎 王浩 吴信东 姚宏亮 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学,计算机科学与信息学院,合肥,230009;常州纺织服装职业技术学院,计算机科学与技术系,常州,213164;合肥工业大学,计算机科学与信息学院,合肥,230009;合肥工业大学,计算机科学与信息学院,合肥,230009;Department of Computer Science and Technology,University of Vermont,Burlington,USA,05405 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，安徽省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 时间复杂性是基于EM框架的贝叶斯网络学习算法应用的一个瓶颈问题,本文首先提出一种并行的参数EM算法来学习具有缺省数据的贝叶斯网络参数,实验表明该算法可有效降低参数学习的时间复杂性,进而将该算法应用到结构EM算法中,提出一种并行的结构EM算法(PL-SEM),PL-SEM算法并行地计算各个样本的期望充分因子和贝叶斯网络的参数,降低结构学习的时间复杂性.
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| 关 键 词： | 贝叶斯网络 参数学习 结构学习 期望最大化(EM)算法 消息传递接口(MPI)库 |
Learning Bayesian Networks Using a Parallel EM Approach |
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| YU Kui,WANG Hao,WU Xin-Dong,YAO Hong-Liang. Learning Bayesian Networks Using a Parallel EM Approach[J]. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2008, 21(5) |
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| Authors: | YU Kui WANG Hao WU Xin-Dong YAO Hong-Liang |
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