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提出推理信息量的概念，将其作为贝叶斯网络连续变量离散化评价标准。在连续变量离散化的过程中，采用遗传算法寻求最优解，设计个体编码方式、交叉算子和变异算子，将推理信息量作为衡量个体适应度的标准。实例分析证明，通过该方法对变量进行离散化后学习得到的贝叶斯网络在推理时能得到更大的推理信息量。
基于推理信息量的BN参数学习变量离散化方法
【摘 要】
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提出推理信息量的概念，将其作为贝叶斯网络连续变量离散化评价标准。在连续变量离散化的过程中，采用遗传算法寻求最优解，设计个体编码方式、交叉算子和变异算子，将推理信息量作为
【机 构】
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国防科技大学信息系统与管理学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2009年5期
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