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基于遗传算法的因果图网络结构学习 总被引:1,自引:0,他引:1
在因果图理论中,采用了图形化和直接因果强度来表达知识和因果关系,它克服了贝叶斯网的一些不足,已发展成了一个能够处理离散变量和连续变量的混合模型.但是因果图的结构得由领域专家给出,这在实际中很难办到.鉴于因果图结构的复杂度随论域中节点个数的增加呈指数上升,寻找最有可能因果图网络结构成为了NP-HARD难题.文中给出了如何利用已知数据集,寻找最有可能的因果图网络结构设计的遗传算法(Genetic Algorithm,GA). 相似文献
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基于神经网络BP算法的市场预测研究 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种利用神经网络BP算法模型于发现和预测商业市场价格变化趋势的模型。文章着重论述了这一模型的设计思想和实现技术,并选择重庆房地产市场为实验研究对象,给出了用所述方法进行房地产价格预测的实验结果。 相似文献
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针对因果图的时间延迟问题,提出了带时间延迟的因果图推理算法.首先给出因果图迭代推理的初步分析和概念,然后通过哑节点使连接强度保持值不变,提出了时间延迟转换的方法.在此基础提出了一种带时间延迟的因果图迭代推理算法,并分析了算法的时间复杂度.该算法只需要通过矩阵乘法运算,就可以在多项式时间复杂度内实现推理,是一种高效的近似推理算法.最后,用实例展示了该算法推理效果.研究表明,在有时间延迟的情况下,该算法能够有效地实现动态推理,其推理过程严谨,结果符合实际情况. 相似文献
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