基于限制性贝叶斯网络的学习技术研究
基本信息
批准号：60673089
项目类别：面上项目
资助金额：28.00
负责人：王志海
学科分类：
依托单位：北京交通大学
批准年份：2006
结题年份：2009
起止时间：2007-01-01 - 2009-12-31
项目状态： 已结题
项目参与者：田凤占,胡俊,尚文倩,裴振奎,牟少敏,山丹,丁久玲,赵晓伟,李广群
关键词：
数据挖掘分类器贝叶斯网络机器学习
结项摘要
从实际应用角度出发研究基于限制性贝叶斯网络分类器的高效率和高精度的学习技术，基本达到可以在大规模实际数据库上应用的目的．主要研究内容包括：1）有效地确定限制性贝叶斯网络依赖关系方向性的方法；2) 研究在多离散随机变量依赖空间中，求解不对称依赖关系有向图的具有约束条件的接近最大生成森林算法，同时研究防止多层依赖传递导致依赖性减弱的策略；3）研究与应用准懒惰式学习技术；以及4) 显现模式技术在构造限制性贝叶斯网络中的应用技术．本项目的研究不仅对限制性贝叶斯网络学习技术具有重要意义，而且对其他学习模型的性能改进也具有一定的借鉴作用，同时对于一般网络优化问题也具有重要的理论与应用价值．
项目摘要
项目成果
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数据更新时间：2023-05-31
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