计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2005年
7期
30-31,53
,共3页
贝叶斯网络%知识%案例推理%案例库
貝葉斯網絡%知識%案例推理%案例庫
패협사망락%지식%안례추리%안례고
从数据中学习贝叶斯网络往往会因为搜索空间庞大而耗费大量的时间,所以在构造贝叶斯网络的时候,常依靠以前的经验和知识.该文将过去的贝叶斯网络决策模型保存到案例中,定义相似度和背离度两个衡量指标,在构造新模型时,用基于案例推理的方法检索最为接近的案例,从而进行模型的复用,有效地提高建模的效率.
從數據中學習貝葉斯網絡往往會因為搜索空間龐大而耗費大量的時間,所以在構造貝葉斯網絡的時候,常依靠以前的經驗和知識.該文將過去的貝葉斯網絡決策模型保存到案例中,定義相似度和揹離度兩箇衡量指標,在構造新模型時,用基于案例推理的方法檢索最為接近的案例,從而進行模型的複用,有效地提高建模的效率.
종수거중학습패협사망락왕왕회인위수색공간방대이모비대량적시간,소이재구조패협사망락적시후,상의고이전적경험화지식.해문장과거적패협사망락결책모형보존도안례중,정의상사도화배리도량개형량지표,재구조신모형시,용기우안례추리적방법검색최위접근적안례,종이진행모형적복용,유효지제고건모적효솔.
