| 贝叶斯网络学习算法研究 |
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| 引用本文： | 付丹丹. 贝叶斯网络学习算法研究[J]. 大庆师范学院学报, 2011, 31(3): 36-38 |
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| 作者姓名： | 付丹丹 |
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| 作者单位： | 大庆师范学院计算机科学与信息技术学院; |
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| 基金项目： | 大庆师范学院青年基金研究项目(09ZQ06) |
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| 摘 要： | 贝叶斯网络是一种概率图形模型,它提供了不确定性环境下的知识表示、推理、学习手段,可以完成决策、诊断、预测、分类等任务,已广泛应用于数据挖掘、语音识别、工业控制、经济预测、医疗诊断等诸多领域。贝叶斯网络将概率理论和图论相结合,为解决不确定性问题提供了一种自然而直观的方法。在对贝叶斯网络全面概述的基础上,深入研究了贝叶斯网络的结构学习。
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| 关 键 词： | 贝叶斯网络 数据挖掘 自学习 结构学习 非确定先验信息 |
Research on Algorithms for Learning Bayesian Network |
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| FU Dan-dan. Research on Algorithms for Learning Bayesian Network[J]. Journal of Daqing Normal University, 2011, 31(3): 36-38 |
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| Authors: | FU Dan-dan |
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| Affiliation: | FU Dan-dan(College of Computer Science and Information Technology,Daqing Normal University,Daqing 163712,China) |
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| Abstract: | Bayesian network is developed by integration of probability with graph theory.It provides a natural tool for dealing with problem of uncertainty.Based on the overview of the research on bayesian network,this thesis focuses on the research on algorithms for learning Bayesian network. |
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| Keywords: | bayesian networks data mining learning algorithm structure learning uncertain prior information |
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