| 基于MPI的主从式并行MCMC |
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| 引用本文： | 王浩,杨峰,姚宏亮,李俊照. 基于MPI的主从式并行MCMC[J]. 系统仿真学报, 2009, 21(7) |
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| 作者姓名： | 王浩 杨峰 姚宏亮 李俊照 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学计算机与信息学院,合肥,230009 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，安徽省自然基金，合肥工业大学科学研究发展基金 |
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| 摘 要： | 马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)是贝叶斯网络(BN)的一种近似推理算法,为保证其时间性能,在生成马尔可夫链的组成序列时,通常只使用较少的样本,其推理精度较低.以Gibbs抽样为基本框架,提出一种BN的并行MCMC推理方法PMCMC,在生成马尔可夫链的组成序列时,通过增加对BN中每个节点的抽样频率来提高推理精度,并在消息传递接口MPJ的支持下,利用主从式并行机制来实现其推理过程,保证了推理的时间性能.在3个不同BN上的推理实验结果表明,PMCMC在提高推理精度的同时有效保证了推理的时间生能.
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| 关 键 词： | 贝叶斯网络 推理 马尔可夫链蒙特卡罗 消息传递接口 |
Master-Slave Parallel MCMC Based on MPI |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Bayesian Network inference MCMC MPI |
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