[发明专利]一种基于贝叶斯网络的分类预测方法在审
| 申请号： | 201610412995.1 | 申请日： | 2016-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN106056164A | 公开（公告）日： | 2016-10-26 |
| 发明（设计）人： | 孙鹏飞;胡婕;吴国仕;熊秋 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 李阳;于洁 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的分类预测方法包括：获取待训练数据并分块为多个分块数据；为每个分块数据构建一个相对应的贝叶斯子网络；使用每个贝叶斯子网络同时进行分类预测任务。本发明通过使用并行学习获得多个子网结构并同时进行预测分类任务的技术方案，节省了数据量较大情况下贝叶斯网络学习的时间成本，并在特定数据集下取得了较好的表现。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贝叶斯 网络 分类 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于贝叶斯网络的分类预测方法，其特征在于，包括：获取待训练数据并分块为多个分块数据；为每个所述分块数据构建一个相对应的贝叶斯子网络；使用每个所述贝叶斯子网络同时进行分类预测任务。
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