国家教育部博士点基金(20059998019)
- 作品数：5 被引量：42H指数：2
- 相关作者：高妍方陈英武赵青松唐云岚更多>>
- 相关机构：国防科学技术大学武警工程学院通信工程系山东建筑大学更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于代价敏感贝叶斯网络的烟叶感官质量评价被引量：1
- 2008年
- 贝叶斯网络在判别分类中具有很多优势,应用贝叶斯网络对烟叶感官质量进行预测和评价。一些烟叶质量指标的误分类代价不同,提出一种代价敏感贝叶斯网络。通过生成准则学习代价敏感贝叶斯网络的结构,进行代价敏感参数估计。应用代价敏感贝叶斯网络对一组烟叶进行感官质量预测和评价,结果表明了代价敏感贝叶斯网络在烟叶质量感官评价中的有效性。
- 高妍方赵青松陈英武
- 关键词：贝叶斯网络感官质量评价
- Pareto最优概念的多目标进化算法综述被引量：24
- 2008年
- 群体搜索策略和群体间个体之间的信息交换是进化算法在解决多目标优化问题上的两大优势。目前,基于Pareto最优概念的多目标进化算法已成为多目标优化问题研究的主流方向。详细介绍了该领域的经典算法,特别对各种算法在种群快速收敛并均匀分布于问题的非劣最优域上所采取的策略进行了阐述,并归纳了算法性能评估中需要深入研究的问题。
- 唐云岚赵青松高妍方陈英武
- 关键词：进化算法多目标优化
- 判别贝叶斯网络的CEM学习算法被引量：1
- 2010年
- 当数据存在缺值时,通常应用EM算法学习贝叶斯网络.然而,EM算法以联合似然作为目标函数,与判别预测问题的目标相偏离.与EM算法不同,CEM(Conditional Expectation Maximum)算法直接以条件似然作为目标函数.研究了判别贝叶斯网络学习的CEM算法,提出一种使得CEM算法具有单调性和收敛性的Q函数.为了简化计算,在CEM算法的E步,应用Q函数的一种简化形式;在CEM算法的M步,应用梯度下降法的一次搜索结果作为最优值的近似.最后,在UCI数据集上的实验结果表明了CEM算法在判别贝叶斯网络学习中的有效性.
- 高妍方陈英武
- 关键词：梯度下降
- 贝叶斯网络的代价敏感结构学习
- 2009年
- 针对最小化错误分类器不一定满足最小化误分类代价的问题,提出了一种代价敏感准则——即最小化误分类代价和最小化错误分类率的双重准则.研究了基于代价敏感准则的贝叶斯网络结构学习,要求搜索网络结构时在满足误分类代价最小的同时,还要满足错误分类率优于当前的最优模型.在UCI数据集上学习代价敏感贝叶斯网络,并与相应的生成贝叶斯网络和判别贝叶斯网络进行比较,结果表明了代价敏感贝叶斯网络的有效性.
- 高妍方唐云岚陈英武
- 关键词：贝叶斯网络
- 贝叶斯网络扩展研究综述被引量：16
- 2008年
- 贝叶斯网络是一种能够对复杂不确定系统进行推理和建模的有效工具,广泛用于不确定决策、数据分析以及智能推理等领域.由于理论和实际的需要,贝叶斯网络不断扩展,出现了各种模型和研究方法.为此,综述了贝叶斯网络在不同领域的扩展模型以及在不同理论框架下的进展,并展望了未来的几个发展方向.
- 陈英武高妍方
- 关键词：贝叶斯网络代数
