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分组样本下Bayes网络条件概率的学习算法
引用本文:汪荣贵,张佑生,彭青松. 分组样本下Bayes网络条件概率的学习算法[J]. 小型微型计算机系统, 2002, 23(6): 687-689
作者姓名:汪荣贵  张佑生  彭青松
作者单位:合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009
摘    要:本文应用带盘的Bayes网络作为分析模型,对于学习实例数据库为分组样本的关于各组样本私有条件概率的学习逄法进行讨论,构建出两层学习结构:第一层针对各组私有条件概率分布Θij(l)s的学习;第二层针对是各组公有条件概率分布Θij的学习,算法在综合公有后验条件概率分布和本组学习实例数据的基础上,实现对各组私有条件概率分布的学习,并可以通过调整组间差异性信度β值来改变综合值中共性和个性的比例。

关 键 词:分组样本 Bayes网络 条件概率 学习算法 专家系统
文章编号:1000-1220(2002)06-0687-03

Learning Algorithms of Bayesian-Network Conditional Probabilities from Grouped Sample
WANG Rong gui,ZHANG You sheng,PENG Qing song. Learning Algorithms of Bayesian-Network Conditional Probabilities from Grouped Sample[J]. Mini-micro Systems, 2002, 23(6): 687-689
Authors:WANG Rong gui  ZHANG You sheng  PENG Qing song
Abstract:
Keywords:grouped sample  private conditional probability  prior distribution  posterior distribution
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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