吴晓星
- 作品数：1 被引量：0H指数：0
- 供职机构：上海交通大学电子信息与电气工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于扰动数据的因果网络结构的学习
- 2014年
- 因果网络是一种把节点间的有向边解释成因果关系的贝叶斯网络,它可以用来为现实中的黑盒系统建模。由于存在多个贝叶斯网络可以表述相同的条件独立声明,所以这些网络统计上是不可区分的,它们被称为是马尔科夫等价网络。这意味着,即使知道两个网络节点是相关的,也不能区分谁是原因,谁是结果。为了解决这个问题,提出一种基于扰动数据的因果网络结构的学习算法,通过引入扰动数据,改动传统的打分方式,在此基础上进行马尔科夫链—蒙特卡罗搜索最好得分。实验结果表明,这种方法有效地找到了可信的因果网络结构。
- 吴晓星钱炜慷
- 关键词：贝叶斯网络因果网络
