[发明专利]一种自底向上的高维数据因果网络学习方法在审
| 申请号： | 201410796623.4 | 申请日： | 2014-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN104537418A | 公开（公告）日： | 2015-04-22 |
| 发明（设计）人： | 蔡瑞初;郝志峰;陈薇;温雯;王丽娟 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06N5/00 | 分类号： | G06N5/00 |
| 代理公司： | 无 | 代理人： | 无 |
| 地址： | 510006 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种自底向上的高维数据因果网络学习方法，该方法包括了：因果关系局部结构发现算法，采用局部因果关系学习方法和因果关系强度传播策略学习变量间的局部因果关系强弱关系；全局变量因果排序算法，基于最大无环有向子图模型，在局部结构强弱度量的基础上实现高维变量全局因果关系排序；冗余因果关系剔除策略，基于全局因果序，最终实现高维观察数据上的可靠因果关系发现。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 向上 数据 因果 网络 学习方法 | ||
【主权项】：
一种自底向上的高维数据因果网络学习方法，其包括：因果关系局部结构发现算法，采用局部因果关系学习方法和因果关系强度传播策略学习变量间的局部因果关系强弱关系；全局变量因果排序算法，基于最大无环有向子图模型，在局部结构强弱度量的基础上实现高维变量全局因果关系排序；冗余因果关系剔除策略，基于全局因果序，最终实现高维观察数据上的可靠因果关系发现。
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