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针对传统算法分类速度较慢的不足,改进传统算法中候选变量的搜索方式,提出用依赖度量函数测量变量之间的依赖程度,得出压缩候选的贝叶斯信念网络构造算法.该算法在不影响原有算法可靠性的前提下,提高了学习速度.
压缩候选的贝叶斯信念网络构造算法
【摘 要】
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针对传统算法分类速度较慢的不足,改进传统算法中候选变量的搜索方式,提出用依赖度量函数测量变量之间的依赖程度,得出压缩候选的贝叶斯信念网络构造算法.该算法在不影响原有
【机 构】
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广西梧州市商务局
【出 处】
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广西科学院学报
【发表日期】
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2005年04期
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