CAJ | 학술논문

具有已知结构的小数据集贝叶斯网络多父节点参数学习是一个重要而困难的研究课题,由于信息不充分,使得无法直接对多父节点参数进行有效的估计,如何修复这些参数便是问题的核心.针对问题提出了一种有效的小数据集多父节点参数修复方法,该方法首先使用Bootstrap抽样扩展小数据集,然后分别将Gibbs抽样与最大似然树和贝叶斯网络相结合,通过依次对扩展数据按一定比例的迭代修正来实现对多父节点参数的修复.实验结果表明,这种方法能够有效地使大部分多父节点参数得到修复.
구유이지결구적소수거집패협사망락다부절점삼수학습시일개중요이곤난적연구과제,유우신식불충분,사득무법직접대다부절점삼수진행유효적고계,여하수복저사삼수편시문제적핵심.침대문제제출료일충유효적소수거집다부절점삼수수복방법,해방법수선사용Bootstrap추양확전소수거집,연후분별장Gibbs추양여최대사연수화패협사망락상결합,통과의차대확전수거안일정비례적질대수정래실현대다부절점삼수적수복.실험결과표명,저충방법능구유효지사대부분다부절점삼수득도수복.