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贝叶斯网络图结构的自动学习是机器学习中的一个挑战,针对传统算法学习效率低、难于去除冗余边及确定结构中边的方向等问题,提出了一种基于马尔可夫毯的贝叶斯网络结构学习算法.该算法改进了经典的马尔可夫毯学习算法,使之减少条件独立检验次数,并在后续确定有向结构方面更适应贝叶斯网络结构学习,同时给出了两种有向边方向确定的一般性解决方案,有效提高了学习算法的学习效率.最后建立了基于贝叶斯网络的互联云QoE评价模型,并进行了仿真实验,结果表明改进后的学习算法在预测准确率、学习效率上均优于传统算法. 相似文献
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工业生产的质量预测及故障诊断建模过程中所涉及的特征数目大、复杂性高、非线性突出,造成了模型维数过高、时间复杂度高、计算精度下降.针对上述问题,提出了一种基于核主成分分析和粗糙集的特征提取方法,首先使用核主成分分析进行特征提取,再对提取出的特征用粗糙集进行约简,介绍了该方法的原理和具体实现步骤.并以某玻璃厂锡槽作业工艺为背景进行仿真实验,应用实际生产数据建立支持向量机的故障诊断模型,将应用核主成分分析、粗糙集及所提方法提取出的特征输入SVM诊断模型.对比三种方法的实验结果表明,基于核主成分分析和粗糙集的特征提取方法提取出的特征更优. 相似文献
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针对多模块贝叶斯网络的局部推理的时间和空间复杂度高的问题,提出了一种改进的多模块贝叶斯网络局部推理算法.该算法用面向对象语言重新定义了多模块贝叶斯网络模型,在联合树推理算法的基础上结合图论中"顶点度"的概念对局部推理算法进行了优化,针对三角化结果不唯一的问题,给出了一种一般性的解决方案,使三角化后的结果能够将消息传递得更快,有效地缩短推理时间.给出了算法的仿真实例并进行实验分析,结果表明改进后的推理算法有效减小时间、空间复杂度. 相似文献
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