基于条件独立测试的链图结构学习算法

发布时间：2018-03-06 09:41

  本文选题：链图　切入点：结构学习　出处：《电子学报》2017年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：链图是贝叶斯网络和马尔科夫网络的自然推广,具有较强的表达能力.但目前关于链图结构学习算法的研究较少.本文基于贝叶斯网络结构学习的Grow-Shrink算法思想,提出一种链图等价类结构学习算法.该算法首先利用网络中结点的局部邻域信息,学习结点的邻接结点恢复网络骨架;然后根据链图复合体有向边的特点,利用条件独立测试确定网络的复合体有向边,从而恢复链图结构.理论分析和实验结果表明了该算法的正确性和有效性.
[Abstract]:Chain graph is a natural generalization of Bayesian network and Markov network, and has strong expressive ability. However, there are few researches on chain graph structure learning algorithm. This paper is based on the idea of Grow-Shrink algorithm for Bayesian network structure learning. In this paper, a chain graph equivalent class structure learning algorithm is proposed. The algorithm firstly uses the local neighborhood information of the node in the network to recover the network skeleton from the adjacent node, and then according to the characteristic of the directed edge of the chain graph complex, Conditional independent testing is used to determine the directed edge of the complex of the network and the chain graph structure is restored. The theoretical analysis and experimental results show that the algorithm is correct and effective.
【作者单位】： 西安电子科技大学数学与统计学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61373174) 国家青年科学基金(No.11401454)
【分类号】：TP181

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本文编号：1574309