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基于混合方式的贝叶斯网络等价类学习算法 被引量:9
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作者 朱明敏 刘三阳 杨有龙 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期98-104,共7页
贝叶斯网络(BN)是不确定知识表示和推理的主要方法之一,是人工智能中重要的理论模型.针对现有混合方法学习BN结构不稳定、容易陷入局部最优等问题,本文将图论中的最大主子图分解理论与条件独立(CI)测试相结合,同时引入少量的局部评分搜... 贝叶斯网络(BN)是不确定知识表示和推理的主要方法之一,是人工智能中重要的理论模型.针对现有混合方法学习BN结构不稳定、容易陷入局部最优等问题,本文将图论中的最大主子图分解理论与条件独立(CI)测试相结合,同时引入少量的局部评分搜索,提出一种新的基于混合方式的BN等价类学习算法.新算法通过确定所有变量的Markov边界构造网络的无向独立图,并对无向图进行最大主子图分解,从而将高维的结构学习问题转化为低维问题,然后利用低阶CI测试和局部评分搜索识别子图中的V结构.理论证明以及实验分析显示了新算法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 贝叶斯网络 最大主分解 markov边界 有向无环图 条件独立
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构造样本k近邻数据的多标签分类算法 被引量:7
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作者 乔亚琴 马盈仓 +1 位作者 陈红 杨小飞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第6期135-142,共8页
在多标签分类问题中,通过k近邻的分类思想,构造测试样本关于近邻样本类别标签的新数据,通过回归模型建立在新数据下的多标签分类算法。计算测试样本在每个标签上考虑距离的k近邻,构造出每个样本关于标签的新数据集。对新数据集采取线性... 在多标签分类问题中,通过k近邻的分类思想,构造测试样本关于近邻样本类别标签的新数据,通过回归模型建立在新数据下的多标签分类算法。计算测试样本在每个标签上考虑距离的k近邻,构造出每个样本关于标签的新数据集。对新数据集采取线性回归和Logistic回归,给出基于样本k近邻数据的多标签分类算法。为了进一步利用原始数据的信息,考虑每个标签关于原始属性的Markov边界,结合新数据的特征建立新的回归模型,提出考虑Markov边界的多标签分类算法。实验结果表明所给出的方法性能优于常用的多标签学习算法。 展开更多
关键词 多标签分类 LOGISTIC回归 K近邻 markov边界
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基于混合方式的贝叶斯网络结构学习 被引量:2
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作者 张燕 朱明敏 宋苏鸣 《电子科技》 2014年第10期115-118,共4页
基于最大主子图分解技术和遗传算法,提出了一种混合方式的贝叶斯网络结构学习算法。该算法首先根据领域知识和观察数据构造网络的无向独立图,并对其进行最大主子图分解,再利用遗传算法学习每个子图的结构,同时进行合并修正得到最优的贝... 基于最大主子图分解技术和遗传算法,提出了一种混合方式的贝叶斯网络结构学习算法。该算法首先根据领域知识和观察数据构造网络的无向独立图,并对其进行最大主子图分解,再利用遗传算法学习每个子图的结构,同时进行合并修正得到最优的贝叶斯网络结构。分解过程将一个学习大网络问题转化为小子图的学习问题,降低了搜索空间。仿真结果表明,新算法的学习效果与运行效率均有明显提高。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 markov边界 最大主子图分解 遗传算法
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EXCURSIONS AND LVY SYSTEM OF BOUNDARY PROCESS 被引量:2
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作者 HE PING YING JIANGANG Institute of Mathematics, Fudan Univeraity, Shanghai 200433, China. Institute of Mathematics, Hehai University, Shanghai 200433, China. 《Chinese Annals of Mathematics,Series B》 SCIE CSCD 2003年第4期491-500,共10页
In this paper, the authors investigate the joint distribution of end points of excursion awayfrom a closed set straddling on a fixed time and use this result to compute the Levy systemand the Dirichlet form of the bou... In this paper, the authors investigate the joint distribution of end points of excursion awayfrom a closed set straddling on a fixed time and use this result to compute the Levy systemand the Dirichlet form of the boundary process. 展开更多
关键词 markov process EXCURSIONS Levy system Dirichlet form Boundary process
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Diffusions with holding and jumping boundary
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作者 PENG Jun LI WenBo V. 《Science China Mathematics》 SCIE 2013年第1期161-176,共16页
Consider a family of probability measures {vξ} on a bounded open region D C Rd with a smooth boundary and a positive parameter set {βξ}, all indexed by ξ∈δD. For any starting point inside D, we run a diffusion u... Consider a family of probability measures {vξ} on a bounded open region D C Rd with a smooth boundary and a positive parameter set {βξ}, all indexed by ξ∈δD. For any starting point inside D, we run a diffusion until it first exits D, at which time it stays at the exit point ξ for an independent exponential holding time with rate βξ and then leaves ξ by a jump into D according to the distribution ξ. Once the process jumps inside, it starts the diffusion afresh. The same evolution is repeated independently each time the process jumped into the domain. The resulting Markov process is called diffusion with holding and jumping boundary (DHJ), which is not reversible due to the jumping. In this paper we provide a study of DHJ on its generator, stationary distribution and the speed of convergence. 展开更多
关键词 DIFFUSIONS holding and jumping boundary ERGODICITY convergence speed spectral gap
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