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基于支持向量机特征选择的贝叶斯网结点序

         
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摘要

目前较常采用搜索打分方法进行贝叶斯网络结构学习,该方法需要首先依据参与者的经验来确定网络的结点顺序,主观性较强,限制了它的实际应用.基于支持向量机特征选择的方法,可以按照各个结点对叶结点的影响能力进行排序,从而直接从数据中通过学习得出结点顺序,避免了人为因素的影响.实验结果验证了该方法的有效性.

著录项

  • 来源
    《计算机工程与应用》 |2008年第29期|21-23|共3页
  • 作者

    吕世聘; 王秀坤; 孙岩; 唐一源;

  • 作者单位

    大连理工大学;

    计算机科学与工程系;

    辽宁;

    大连;

    116023;

    大连理工大学;

    神经信息学研究所;

    辽宁;

    大连;

    116023;

    大连理工大学;

    计算机科学与工程系;

    辽宁;

    大连;

    116023;

    大连理工大学;

    神经信息学研究所;

    辽宁;

    大连;

    116023;

    辽宁师范大学;

    计算机与信息技术学院;

    辽宁;

    大连;

    116029;

    大连理工大学;

    神经信息学研究所;

    辽宁;

    大连;

    116023;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 自动推理、机器学习;
  • 关键词

    贝叶斯网络; 支持向量机; 特征选择;

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