文献类型：期刊文章

作　　者：王双成[1,2] 冷翠平[1] 李小琳[3]

机构地区：[1]上海立信会计学院数学与信息学院,上海201620 [2]上海立信会计学院开放经济与贸易研究中心,上海201620 [3]南京大学商学院,南京210093

出　　处：《自动化学报》

基　　金：国家自然科学基金(60675036;60803055);上海市教委重点学科基金和上海市教委科研创新重点项目(09zz202)资助~~

年　　份：2009

卷　　号：35

期　　号：8

起止页码：1063-1070

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20093712305323)、IC、INSPEC、JST、MR、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：针对直接基于小数据集贝叶斯网络结构学习不可靠,以及目前对小数据集的处理只强调扩展而忽略对扩展数据的修正等,提出了将扩展与修正相结合的小数据集处理机制,以及在此基础上的基于结点排序和局部打分-搜索的贝叶斯网络结构学习方法,可不需要完全结点顺序的先验知识,但能够结合专家的部分结点顺序信息,实验结果显示了这种方法的有效性和可靠性。

关 键 词：贝叶斯网络 小数据集  结构学习  最磊似然树  古布斯抽样  

分 类 号：TP183]