具有丢失数据的可分解马尔可夫网络结构学习

被引：18

作者：

王双成

苑森淼

机构：

[1] 吉林大学计算机科学与技术学院

[2] 吉林大学计算机科学与技术学院长春

来源：

计算机学报 | 2004年 / 09期

关键词：

可分解马尔可夫网络; 结构学习; 丢失数据; Gibbs抽样; 最大似然树;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

具有丢失数据的可分解马尔可夫网络结构学习是一个重要而困难的研究课题 ,数据的丢失使变量之间的依赖关系变得混乱 ,无法直接进行可靠的结构学习 .文章结合最大似然树和Gibbs抽样 ,通过对随机初始化的丢失数据和最大似然树进行迭代修正调整 ,得到修复后的完整数据集 ;在此基础上基于变量之间的基本依赖关系和依赖分析思想进行可分解马尔可夫网络结构学习 ,能够避免现有的丢失数据处理方法和可分解马尔可夫网络结构学习方法存在的效率和可靠性低等问题 .试验结果显示 ,该方法能够有效地进行具有丢失数据的可分解马尔可夫网络结构学习 .

引用

页码：1221 / 1228

页数：8

共 5 条

[1] 由Markov网到Bayesian网 [J].