贝叶斯网络参数学习中的连续变量离散化方法

作     者：吴红 王维平 杨峰 WU Hong;WANG Wei-ping;YANG Feng

作者机构：国防科学技术大学信息系统与管理学院湖南长沙410073 

基　　金：国家自然科学基金(61074107 91024015)资助课题 

出 版 物：《系统工程与电子技术》 (Systems Engineering and Electronics)

年 卷 期：2012年第34卷第10期

页      码：2157-2162页

摘      要：首先从离散方案对推理功能的影响出发,提出将条件信息熵作为评判离散方案好坏的标准;其次从降低问题求解的复杂度出发,提出将贝叶斯网络划分为多个极小简单子网分别进行离散化;最后,依据离散化问题与路径规划问题的相似性,设计了一套利用蚁群算法进行问题求解的方法。实验表明,采用所提方法进行贝叶斯网络连续变量离散化,能很好地将连续变量的取值空间进行分类,从而达到良好的推理效果。

主 题 词：条件信息熵 贝叶斯网络 极小简单子网 连续变量 离散化 蚁群算法 

学科分类：08[工学] 081105[081105] 0804[工学-材料学] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-506x.2012.10.31

馆 藏 号：203134579...