贝叶斯网络参数的在线学习算法及应用

被引：8

作者：

张少中

杨南海

王秀坤

机构：

[1] 大连理工大学计算机科学与工程系,大连理工大学计算机科学与工程系,大连理工大学计算机科学与工程系辽宁大连,辽宁大连,辽宁大连

来源：

关键词：

贝叶斯网络; 参数学习; EM算法; VotingEM算法;

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：

以 EM算法为基础 ,在给定贝叶斯网络结构情况下 ,研究分析了 Voting EM算法并利用该算法对防洪决策贝叶斯网络进行在线参数学习 ,将该算法与 EM算法的学习结果进行了比较分析 ,结果表明 Voting EM算法不但能够进行在线参数学习 ,而且也具有较高的学习精度

引用

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