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在因果图理论中，采用了图形化和直接因果强度来表达知识和因果关系．它克服了贝叶斯网的一些不足，已经发展成了一个能够处理离散变量和连续变量的混合模型。但是因果图的结构得由领域专家给出．这在实际中很难办到。文章中给出了如何利用已知数据集，寻找最有可能的因果图网络模型方法．并用启发式算法进行模型评估。
因果图网络结构学习算法研究
【摘 要】
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在因果图理论中，采用了图形化和直接因果强度来表达知识和因果关系．它克服了贝叶斯网的一些不足，已经发展成了一个能够处理离散变量和连续变量的混合模型。但是因果图的结构得由
【机 构】
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重庆大学自动化学院,重庆工商大学计算机学院,重庆师范大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2006年1期
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