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针对现有学习方法主要用于先验网和一阶转换网,且对于多变量复杂转换网其效率和可靠性难以得到保障等问题,建立了一种从向量时间序列数据中发现多阶转换网的方法.在给出多阶数据集构造方法的基础上,通过条件相对平均熵计算建立完全有向无环图,并基于完全有向无环图排序结点,在结点顺序的基础上,通过局部打分-搜索建立转换网.这种方法将更加高效、可靠和实用. 相似文献
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从认知结构构成的操作、动力和控制三大组成部分出发,给出认知结构评估的指标体系,在此基础上建立更科学的动态贝叶斯网络智能评估模型,并使用真实数据对模型的可靠性进行了检验与分析。 相似文献
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课堂教学是为实现一定的教学目标而展开的信息传递、过程控制和策略实施过程.依据课堂教学的特点给出了课堂教学评估的指标体系,并在此基础上建立了课堂教学评估的层次贝叶斯网络分类器模型.为提高分类器的分类识别准确率,在连续属性中引入形状参数,实验结果显示,通过形状参数的优化能够显著提高分类器的分类识别可靠性. 相似文献
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有机物偏心因子的计算 总被引:1,自引:0,他引:1
在根据Riedel蒸汽压方程确定偏心因子计算式形式的基础上,利用物质偏心因子的献数据.通过非线性回归得出了物质偏心因子关联式;计算了210种有机物的偏心因子,该关联式总平均误差为2.46%.计算准确性优于目前献各种方法. 相似文献
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针对朴素贝叶斯分类器不能有效利用属性之间依赖信息的问题,在将连续属性条件互信息计算、条件密度计算与通过建立类约束属性最大权重跨度树的父结点选择相结合的基础上,提出了连续属性朴素贝叶斯分类器选择性树结构依赖扩展方法.通过对比实验和分析,证实了扩展后分类器的分类准确率得到明显的改进. 相似文献
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基于局部优化具有连续变量的贝叶斯网络结构学习 总被引:1,自引:0,他引:1
概述了具有连续变量的贝叶斯网络结构学习存在的主要问题,给出了基于局部优化的具有连续变量的贝叶斯网络结构学习方法.通过构造局部最优回归模式、局部回归模式的条件组合及环路处理,建立了具有连续变量的贝叶斯网络结构,既可以避免复杂的结构打分运算及结构空间搜索,同时又不会出现由于离散化而导致过多的信息丢失及假依赖现象. 相似文献
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运用不完全信息动态博弈的有关理论,建立了基于随机查勘策略的夸大损失索赔欺诈博弈模型,给出了保险双方的博弈策略选择及其可能达到的均衡,分析了满足保险人零期望利润约束的保险费率公式.研究表明,博弈模型存在某种形式的精炼贝叶斯纳什均衡,而且道德风险的存在会使保险单价格上升.最后,论证了保险标的损失额度为离散随机变量时夸大损失索赔欺诈博弈问题解的形式. 相似文献