具有丢失数据的可分解马尔可夫网络结构学习

摘要：

具有丢失数据的可分解马尔可夫网络结构学习是一个重要而困难的研究课题,数据的丢失使变量之间的依赖关系变得混乱,无法直接进行可靠的结构学习.文章结合最大似然树和Gibbs抽样,通过对随机初始化的丢失数据和最大似然树进行迭代修正-调整,得到修复后的完整数据集;在此基础上基于变量之间的基本依赖关系和依赖分析思想进行可分解马尔可夫网络结构学习,能够避免现有的丢失数据处理方法和可分解马尔可夫网络结构学习方法存在的效率和可靠性低等问题.试验结果显示,该方法能够有效地进行具有丢失数据的可分解马尔可夫网络结构学习.

关键词：可分解马尔可夫网络、结构学习、丢失数据、Gibbs抽样、最大似然树

所属期刊栏目：27

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60275026;吉林省自然科学基金20030517-1

在线出版日期：2004-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1221-1228