论文部分内容阅读
现有的贝叶斯网络结构学习方法需要大量可靠例子进行复杂的运算，具有低效率和可靠性，而在操作风险管理方面积累大量可靠的例子非常困难。针对问题和实际需求，基于变量之间基本依赖关系、结点之间基本结构、d-separation标准和依赖分析方法进行小样本贝叶斯网络结构学习，分别使用模拟和真实数据进行了实验和分析，结果显示，该方法能够有效地进行小样本数据的贝叶斯网络结构学习。