[1]程泽凯.基于TAN结构的启发式贝叶斯网络结构学习算法[J].计算机技术与发展,2007,(08):61-63.
　CHENG Ze-kai.BN Structure Learning Heuristic Algorithm Based on TAN Structure[J].,2007,(08):61-63.
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基于TAN结构的启发式贝叶斯网络结构学习算法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2007年08期
页码:
61-63
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
BN Structure Learning Heuristic Algorithm Based on TAN Structure
文章编号:
1673-629X（2007）08-0061-03
作者:
程泽凯
安徽工业大学计算机学院
Author(s):
CHENG Ze-kai
School of Computer Science, Anhui University of Technology
关键词:
贝叶斯网络; 树扩展朴素贝叶斯结构; 结构学习; 启发式
Keywords:
Bayesian networks; TAN structure; structure leaming;  heuristic
分类号:
TP181 TP39
文献标志码:
A
摘要:
贝叶斯网络结构学习是个NP难题。一种有效且准确性较高的学习算法是K2算法。但K2算法要确定结点次序,在无先验信息时受到很大限制。提出了一种启发式结构学习G算法,该算法以学习树扩展朴素贝叶斯TAN结构作为启发式信息,由该启发式信息生成结点次序,再用K2算法生成贝叶斯网络结构。实验结果表明,G算法可以解决无先验信息时确定结点次序的问题。所添加的弧比较简洁,网络结构比TAN结构更加合理
Abstract:
The structure learning for Bayesian netwoks is NP - hard problem,K2 is one of efficacious and accurate algorithms. K2. confirms the order of nodes firstly. To a certain extent this limits in non - information. This paper purposes a new heuristic Bayesian networks structure learuing G algorithm. This algorithm uses TAN structure which learns as heuristic information, using K2 algorithm learning Bayesian netwoks structure. The experimental result shows that G algorithm can solve nodes order in non - information. Arcs is sententious, comparing TAN structure, it＇ s more reasonable

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备注/Memo

备注/Memo:
安徽省教育厅自然科学项目（2006KJ061B）程泽凯（1975-），男，安徽马鞍山人，硕士，讲师，研究方向为人工智能、数据挖掘、机器学习
更新日期/Last Update: 1900-01-01