李冰寒
- 作品数：5 被引量：11H指数：2
- 供职机构：西安电子科技大学理学院数学科学系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于互信息学习贝叶斯网络等价类被引量：2
- 2011年
- 由数据构造贝叶斯网络结构是NP-难问题,根据互信息和条件独立测试,提出了一种构建最优贝叶斯网络结构的新算法。数值实验表明,新算法能较快地确定出与数据匹配程度最高的网络结构,从而能更高效地学习贝叶斯网络结构。
- 李冰寒高晓利刘三阳
- 关键词：数据挖掘贝叶斯网络连通图互信息
- 基于蚁群优化的贝叶斯网结构学习算法
- 贝叶斯网是表示随机变量间依赖和独立关系的网络模型,由于具有结构清晰、语义明确等特点,故成为处理不确定性知识表示和推理的一种重要理论模型.贝叶斯网在机器学习、设备故障诊断、故障预测等领域有着广泛的应用,并已经取得了较大的成...
- 李冰寒
- 关键词：数据挖掘蚁群优化贝叶斯网互信息
- 构建本质图的改进算法
- 2010年
- 利用图论相关知识,提出了一种构建本质图的改进算法。数值实验表明,对于V-结构较多的非循环有向图,改进算法能相对较快地确定出其本质图,从而能更好地学习贝叶斯网络的等价类。
- 高晓利李冰寒刘三阳
- 关键词：数据挖掘贝叶斯网络等价类
- 构建贝叶斯网络本质图的新方法
- 2011年
- 等价类学习是贝叶斯网络结构学习的一个重要分支,而本质图是贝叶斯网络等价类的图形表示,是进行等价类学习的有力工具。针对求解贝叶斯网络结构本质图存在的繁琐问题,提出了一种构建贝叶斯网络本质图的组合算法。该算法从初始非循环有向图开始,对所有有向边进行排序,保持V-结构中的边不变,将不参与V-结构的有向边转化为无向边,依次根据三条规则判定各条无向边在本质图中的方向。给出了算法的理论证明,通过具体案例分析验证了算法的有效性。
- 李冰寒刘三阳李战国
- 关键词：贝叶斯网络等价类
- 利用互信息学习贝叶斯网络结构被引量：8
- 2011年
- 由数据构造贝叶斯网络结构是NP-难问题,因此提出了一种基于互信息的改进算法.该算法根据互信息构造初始框架,其次利用最大支撑树算法精简初始框架,并通过条件独立测试添加方向,最后利用贪婪算法得到最优网络结构.数值实验表明,改进算法无论是在B IC的得分值,还是在结构的误差上都有一定的改善,并且在迭代次数、运行时间上均有明显降低,能较快地确定出与数据匹配程度最高的网络结构.
- 李冰寒高晓利刘三阳李战国
- 关键词：贝叶斯网络互信息
