【摘 要】
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主要论述了以现实存在的大量数据库信息为基础构建贝叶斯网络(Bayesian Networks,BN)的主要问题。讨论了不性知识的图形表示方法,以及如何利用专家知识指导属性的排序与选择。鉴于网络结构的复杂度
【基金项目】
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国家自然科学基金资助课题!(7940 0 0 1 3 ;699740 2 6)
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主要论述了以现实存在的大量数据库信息为基础构建贝叶斯网络(Bayesian Networks,BN)的主要问题。讨论了不性知识的图形表示方法,以及如何利用专家知识指导属性的排序与选择。鉴于网络结构的复杂度随论域中结点个数的增加呈指数上升,如何寻找最佳贝叶斯网络就成为NP-Hard难题,应用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)给出了最佳贝叶斯网络设计的一种新方法,并进行了实例计算。
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