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公开(公告)号：CN113449869A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110157200.8
申请日：2021-02-03
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，具体为一种易推理贝叶斯网络的学习方法，包括步骤1：为预训练，即初始化贝叶斯网络，利用训练数据判断两个节点之间的互信息值，通过互信息初始化贝叶斯网络；步骤2：为搜索，即在初始化的贝叶斯网络附近搜索与训练数据拟合程度更好的贝叶斯网络；步骤3：为寻找易推理的贝叶斯网络，即寻找一个推理效率高的贝叶斯网，其结构合理，通过对学习贝叶斯网络时的推理效率进行打分，变量序、变量消元和团树传播推理等进行分析与处理，构建新的评分函数，进而通过爬山法学习贝叶斯网络，从而构建出能在保证一定拟合程度的情况下的易推理的贝叶斯网络。为贝叶斯网络走向应用的过程中，满足实际需求。
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