[发明专利]基于频繁项挖掘的贝叶斯网络结构优化方法和装置在审
| 申请号： | 202110650679.9 | 申请日： | 2021-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN113313259A | 公开（公告）日： | 2021-08-27 |
| 发明（设计）人： | 周鋆;李昡熠;孙宝丹;张维明;朱先强 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06N7/00 | 分类号： | G06N7/00 |
| 代理公司： | 长沙国科天河知识产权代理有限公司 43225 | 代理人： | 邱轶 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于频繁项挖掘的贝叶斯网络结构优化方法。所述方法包括：获取数据集；根据反映随机变量之间关联度的关联规则，构建关联规则集；从数据集提取频繁项集后对预先设置的贝叶斯网络进行学习，得到最大频繁项集对应的最大贝叶斯网络结构集；根据关联规则集和最大贝叶斯网络结构集，从数据集中提取白名单和黑名单后构建罚项；根据罚项和BDeu评分函数，得到融合先验的评分函数，然后进行爬山搜索算法进行循环搜索，得到最优贝叶斯网络结构。采用本方法能够明显提升贝叶斯网络结构学习的效率和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 频繁 挖掘 贝叶斯 网络 结构 优化 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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