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| 基于改进评价准则的贝叶斯网络模型选择 | |
| 作者单位： | ;1.西南交通大学数学学院 |
| 摘 要： | 现有的贝叶斯网络模型选择的各种评价准则中,评价准则最为常用.然而在大样本前提下近似推导得到的准则,在基于小样本条件下进行贝叶斯网络模型选择时,得到的网络过于稀疏,网络连通性不足.而准则在小样本条件下学习贝叶斯网络,选择出的网络往往比较复杂.针对这一情况,本文通过引入调整因子,将与准则的惩罚项进行加权,提出了评价准则,从而提高了小样本情况下贝叶斯网络模型选择的效果.理论分析和实验结果反映了改进的准则的合理性和有效性. |
| 关 键 词： | 贝叶斯网络 模型选择 信息准则 α-BIC |
Selection of Bayesian Network Model Based on Improved Evaluation Criterion |
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