计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2008年
11期
32-35
,共4页
刘智祥%刘大有%刘曜%高俊华%李景亮
劉智祥%劉大有%劉曜%高俊華%李景亮
류지상%류대유%류요%고준화%리경량
关系马尔可夫网%统计关系学习%马尔可夫网%机器学习
關繫馬爾可伕網%統計關繫學習%馬爾可伕網%機器學習
관계마이가부망%통계관계학습%마이가부망%궤기학습
统计关系学习是人工智能领域一个新的研究方向.它通过概率推理模型与逻辑的结合,或概率推理模型与关系模式的结合,来达到更高的预测或分类的准确度.它在机器学习和数据挖掘领域具有广泛的应用前景.详细介绍了一种重要的统计关系模型--关系马尔可夫网的理论模型,并总结关系马尔可夫网当前的研究现状,分析了关系马尔可夫网目前存在的问题以及未来的研究方向.
統計關繫學習是人工智能領域一箇新的研究方嚮.它通過概率推理模型與邏輯的結閤,或概率推理模型與關繫模式的結閤,來達到更高的預測或分類的準確度.它在機器學習和數據挖掘領域具有廣汎的應用前景.詳細介紹瞭一種重要的統計關繫模型--關繫馬爾可伕網的理論模型,併總結關繫馬爾可伕網噹前的研究現狀,分析瞭關繫馬爾可伕網目前存在的問題以及未來的研究方嚮.
통계관계학습시인공지능영역일개신적연구방향.타통과개솔추리모형여라집적결합,혹개솔추리모형여관계모식적결합,래체도경고적예측혹분류적준학도.타재궤기학습화수거알굴영역구유엄범적응용전경.상세개소료일충중요적통계관계모형--관계마이가부망적이론모형,병총결관계마이가부망당전적연구현상,분석료관계마이가부망목전존재적문제이급미래적연구방향.
