談小數據集貝葉斯網絡多父節點參數的修複(pdf 8頁)

談小數據集貝葉斯網絡多父節點參數的修複內容提要：
有已知結構的小數據集貝葉斯網絡多父節點參數學習是一個重要而困難的研究課題，由於信息不充分，使得無法直接對多父節點參數進行有效的估計，如何修複這些參數便是問題的核心．針對問題提出了一種有效的小數據集多父節點參數修複方法，該方法首先使用Bootstrap抽樣擴展小數據集。然後分別將Gibbs抽樣與最大似然樹和貝葉斯網絡相結合，通過依次對擴展數據按一定比例的迭代修正來實現對多父節點參數的修複．實驗結果表明，這種方法能夠有效地使大部分多父節點參數得到修複．
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