模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2011, Vol. 24 Issue (6): 846-855    DOI:
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改进的基于邻接树的贝叶斯网络推理算法
胡春玲1,2,胡学钢1,姚宏亮1
1.合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009
2.合肥学院网络与智能信息处理重点实验室合肥230601
Refined Junction-Tree-Based Algorithm for Reasoning in Bayesian Network
HU Chun-Ling1,2, HU Xue-Gang1, YAO Hong-Liang1
1.School of Computer and Information, Hefei University of Technology, Hefei 230009
2.Key Laboratory of Network and Intelligent Information Processing, Hefei University, Hefei 230601

全文: PDF (432 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 分析比较Shafer-Shenoy结构和Hugin结构两种经典的基于邻接树的贝叶斯网络推理算法。针对Hugin算法在推理分析领域的局限性,通过在Hugin算法的消息传播过程中引入零因子标志位和零因子处理机制,提出一种Hugin算法的改进算法R-Hugin。该算法具有良好的推理分析性能,并从理论和实验两个方面证明R-Hugin算法的正确性和有效性。
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作者相关文章
胡春玲
胡学钢
姚宏亮
关键词 贝叶斯网络贝叶斯分析推理邻接树零因子    
Abstract:Two classical junction-tree-based algorithms for reasoning in Bayesian network, Shafer-Shenoy architecture and Hugin architecture,are analyzed and compared. For the limitation of the Hugin algorithm in the reasoning analysis, a refined Hugin algorithm, R-Hugin, is proposed, which introduces the zero-factor flag and zero-factor processing mechanism in the message propagation process of the Hugin algorithm. R-Hugin algorithm has good reasoning and analyzing performance. Meanwhile, the correctness and efficiency of the R-Hugin algorithm are validated by theory and experiments.
Key wordsBayesian Network    Bayesian Analysis    Reasoning    Junction-Tree    Zero Factor   
收稿日期: 2010-05-17     
ZTFLH: TP181  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.60975034)、国家自然科学基金海外及港澳学者合作研究基金项目(No.60828005)和安徽省教育厅自然科学基金项目(No.KJ2010B177)资助
作者简介: 胡春玲,女,1970年生,博士,讲师,主要研究方向为贝叶斯网络、数据挖掘.E-mail:huchunling8787@yahoo.com.cn.胡学钢,男,1961年生,教授,博士生导师,主要研究方向为知识工程、数据挖掘.姚宏亮,男,1972年生,博士,副教授,主要研究方向为贝叶斯网络.
引用本文:   
胡春玲,胡学钢,姚宏亮. 改进的基于邻接树的贝叶斯网络推理算法[J]. 模式识别与人工智能, 2011, 24(6): 846-855. HU Chun-Ling, HU Xue-Gang, YAO Hong-Liang. Refined Junction-Tree-Based Algorithm for Reasoning in Bayesian Network. , 2011, 24(6): 846-855.
链接本文:  
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