分组样本下先验BN模型及条件概率的学习算法

来源 :微电子学与计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xielongj_30

【摘要】

：

文章扩展经典的先验BN模型,采用两层学习结构讨论分组样本下BN模型的条件概率及学习算法:一层是对各组私有条件概率分布的学习;另一层是对各组公有条件概率分布的学习.算法在

【作者】

：

汪荣贵张佑生王浩胡学钢

【机构】

：

合肥工业大学

【出处】

：

微电子学与计算机

【发表日期】

：

2002年5期

【关键词】

：

人工智能分组样本先验BN模型条件概率学习算法 Bayesian networks model Group sample Public condition

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文章扩展经典的先验BN模型,采用两层学习结构讨论分组样本下BN模型的条件概率及学习算法:一层是对各组私有条件概率分布的学习;另一层是对各组公有条件概率分布的学习.算法在综合公有后验条件概率分布和本组学习实例数据分布特征的基础上,实现对各组私有条件概率分布的学习,并可通过经验或学习来改变综合值中共性和个性的比例.

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