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贝叶斯网结构学习方法研究
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贝叶斯网结构学习方法研究
论文目录
摘要
第1-4页
Abstract
第4-7页
第一章 引言
第7-10页
1.1 选题研究背景及意义
第7-8页
1.2 贝叶斯网络研究现状
第8-9页
1.3 论文的组织结构
第9-10页
第二章 贝叶斯网络的基本理论
第10-15页
2.1 贝叶斯网络的相关定义
第10-12页
2.2 贝叶斯网络结构学习
第12-15页
2.2.1 基于打分搜索的贝叶斯网络结构学习方法
第13-14页
2.2.2 基于依赖分析的贝叶斯网络结构学习方法
第14-15页
第三章 贝叶斯网络结构学习的改进算法
第15-27页
3.1 粗糙集基本理论
第15页
3.2 粗糙集的基本概念
第15-20页
3.2.1 粗糙集的基本定义
第15-17页
3.2.2 粗糙集的特征表示
第17-18页
3.2.3 粗糙集的知识表达
第18-20页
3.3 几种贝叶斯网方法的改进及存在的问题
第20-25页
3.3.1 利用互信息构造贝叶斯网
第20-22页
3.3.2 利用条件相对平均熵构造贝叶斯网
第22-24页
3.3.3 基于卡方统计量的建网方法
第24-25页
3.4 一种新的基于属性依赖度贝叶斯网构造方法
第25-27页
第四章 贝叶斯网络分解
第27-31页
4.1 贝叶斯网及边缘模型
第27-28页
4.2 无损分解算法
第28-31页
第五章 总结与展望
第31-32页
5.1 本文的主要工作总结
第31页
5.2 研究工作展望
第31-32页
参考文献
第32-34页
致谢
第34-35页
在读硕士研究生期间公开发表论文(著作)及科研情况
第35页
本篇论文共
35
页,
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。
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