文献类型：期刊文章

作　　者：王双成[1] 刘喜华[2] 张丕强[3]

机构地区：[1]上海立信会计学院信息科学系 [2]青岛大学经济学院,青岛266071 [3]上海立信会计学院金融学系,上海201620

出　　处：《系统管理学报》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60675036);上海市重点学科基金资助(P1601)项目

年　　份：2008

卷　　号：17

期　　号：4

起止页码：448-454

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：现有的贝叶斯网络结构学习方法需要大量可靠例子进行复杂的运算,具有低效率和可靠性,而在操作风险管理方面积累大量可靠的例子非常困难。针对问题和实际需求,基于变量之间基本依赖关系、结点之间基本结构、d-separation标准和依赖分析方法进行小样本贝叶斯网络结构学习,分别使用模拟和真实数据进行了实验和分析,结果显示,该方法能够有效地进行小样本数据的贝叶斯网络结构学习。

关 键 词：贝叶斯网络 小样本数据  结构学习  操作风险

分 类 号：TP181]