文件名称:
基于信息熵的Markov网络结构学习算法研究
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上传时间: 2020-10-24
详细说明：Markov网是类似于Bayesian网的另一种进行不确定性推理的有力工具。Markov网是一个无向图，构造时无需发现边的方向，要比构造Bayesian网容易得多。首先构造Markov网，再求出与之等价的Bayesian网。本文提出一种基于信息熵的方法构造Markov网，给出一个有效的基于信息独立测试的Markov网的构造算法，该算法是一种基于依赖分析的算法。在测试样本中的条件独立时，利用信息论中验证信息独立的一个重要结论，从而大大提高效率。为衡量构造的Markov网的好坏，引入I-图、D-图和P-图的概
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