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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,点击这进入下载页面
 
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