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| 基于AHP/D-S证据理论的贝叶斯网络参数学习方法 | |
| 作者姓名： | 魏曙寰 曾强 陈砚桥 |
| 作者单位： | 海军工程大学动力工程学院,武汉430033;91697部队,山东青岛266400 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;海军工程大学自然科学基金资助项目 |
| 摘 要： | 针对贝叶斯网络构建过程中先验知识的获取问题,将AHP/D-S证据理论引入到贝叶斯网络参数学习中.设计了应用AHP/D-S证据理论整合专家先验知识,综合单调性约束和近等式约束进行参数学习的算法,并进行了仿真案例研究.结果表明:该算法从原理上能够进一步提高贝叶斯网络参数学习的精度,仿真结果也明显优于极大似然估计和无先验信息... |
| 关 键 词： | D-S证据理论 贝叶斯网络 参数学习 单调性约束 近等式约束 |
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