基于图分解的最优三角化图及连接树的构建

发布时间：2018-12-17 15:13

【摘要】：本文基于分解贝叶斯网道义图改进了传播算法的三角化图及连接树的构建.证明了寻找最优三角化图问题可以分解为素块上独立的小的子问题.于是,所有素块的最优三角化图的并即为贝叶斯网的最优三角化图.进—步,我们给出了一个算法,通过连接各个素块的最优三角化图的团树来构建全局最优三角化图的团树.我们进行了模拟实验来展示分解对于求三角化图及连接树的效果.
[Abstract]:Based on the deontic graph of decomposed Bayesian network, this paper improves the triangulation of propagation algorithm and the construction of join tree. It is proved that the problem of finding the optimal triangulation graph can be decomposed into small independent subproblems on prime blocks. Thus, the union of the optimal triangulated graphs of all prime blocks is the optimal triangulated graph of Bayesian networks. In the further step, we give an algorithm to construct the cluster tree of the global optimal triangulation graph by linking the cluster tree of the optimal triangulation graph of each prime block. Simulation experiments are carried out to demonstrate the effect of decomposition on triangulation graph and join tree.
【作者单位】： 长春工业大学统计系;恒生管理学院数学与统计系;东北师范大学数学与统计学院;
【基金】：国家自然科学基金(11571050,11401047,11371083,11631003,11690012,11571051) 吉林省科技发展计划项目(No.20140520059JH)资助项目
【分类号】：O212.8

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本文编号：2384373