华北电力大学学报(自然科学版)

2004, (04) 109-112

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基于MCMC算法贝叶斯网络的学习
Learning of Bayesian network based on MCMC algorithm

史会峰,谷根代,姜波

摘要(Abstract):

对于给定的阈值,通过计算变量之间的互信息,设计了一种构造贝叶斯网络结构的方法。改进了关于图模结构学习中常见的 MCMC 算法。将这种方法构造的贝叶斯网络作为马尔可夫链初始状态的网络结构,利用改进后的 MCMC 算法,构造一个关于贝叶斯网络结构的马尔可夫链。迭代给定次数后,得到关于变量组的贝叶斯网络结构。实验结果表明:改进前和改进后的两种方法得到的贝叶斯网络结构基本一致,网络结构的接受率也相近。

关键词(KeyWords): 贝叶斯网络;互信息;MCMC算法;狄立克莱分布

Abstract:

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基金项目(Foundation): 华北电力大学青年基金资助项目 (060203).

作者(Author): 史会峰,谷根代,姜波

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