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BDE: 作品数：172被引量：239H指数：8; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>; 相关作者：张红梅刘晓晖邵静张华俊常利军更多>>; 相关机构：南京大学山西医科大学中国科学院华中科技大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划云南省教育厅科学研究基金高等学校学科创新引智计划更多>>

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基于因果效应的贝叶斯网络结构学习方法被引量：11: 《计算机应用研究》2018年第12期3609-3613,共5页安宁滕越杨矫云李廉; 安徽省重点研究与开发计划资助项目(1704e1002221);国家自然科学基金青年基金资助项目(61502135);国家高等学校学科创新引智计划资助项目(B14025); 从数据中学习贝叶斯网络结构是一个NP-hard问题,提高网络结构学习算法精度是研究的重难点。基于Pearl的因果理论,提出了一种贝叶斯网络结构学习方法,提升了现有算法的准确率。利用改进的Pearl因果效应和BDe评分,学习网络节点优先次序,利...; 关键词：贝叶斯网络阿尔茨海默病 K2算法因果效应 BDe评分互信息