【摘 要】
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着重研究了小数据集条件下结合凸约束的离散贝叶斯网络（Bayesian network,BN）参数学习问题,主要任务是用先验知识弥补数据的不足以提高参数学习精度.已有成果认为数据和先验知
【基金项目】
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国家自然科学基金(60774064,61573285);教育部博士点基金(20116102110026)资助~~
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着重研究了小数据集条件下结合凸约束的离散贝叶斯网络（Bayesian network,BN）参数学习问题,主要任务是用先验知识弥补数据的不足以提高参数学习精度.已有成果认为数据和先验知识是独立的,在参数学习算法中仅将二者机械结合.经过理论研究后,本文认为数据和先验知识并不独立,原有算法浪费了这部分有用信息.本文立足于数据信息分类,深入挖掘数据和先验知识之间的约束信息来提高参数学习精度,提出了新的BN参数学习算法—凸约束条件下基于数据再利用的贝叶斯估计.通过仿真实验展示了所提算法在精度和其他性能上的优势,进
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