检索结果-内蒙古大学图书馆

无向马尔科夫毯结构是属性和类变量之间的最重要依赖结构之一,建立无向马尔科夫毯分类器的核心是无向马尔科夫毯结构学习。针对现有无向马尔科夫毯结构学习方法具有低效率和可靠性,以及不具实用性等问题,基于贝叶斯网络理论、马尔科夫网络理论和依赖分析方法进行具有多项式复杂度的无向马尔科夫毯结构和分类器学习,来避免这些问题。并建立最优性定理、可转换定理、可靠性定理和局部化定理为其提供理论依据。同时,对小例子集情况,给出了近似学习方法,并将无向马尔科夫毯分类器扩展为联合分类器,以有效地进行小例子集分类。

关键词：分类器贝叶斯网络马尔科夫网络马尔科夫毯

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混合贝叶斯网络隐藏变量学习研究

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计算机学报 2005年第9期28卷 1564-1569页

作者：王双成上海立信会计学院信息科学系上海201600

目前,具有已知结构的隐藏变量学习主要针对具有离散变量的贝叶斯网和具有连续变量的高斯网.该文给出了具有连续和离散变量的混合贝叶斯网络隐藏变量学习方法.该方法不需要离散化连续变量,依据专业知识或贝叶斯网络道德图中Cliques的维... 详细信息

目前,具有已知结构的隐藏变量学习主要针对具有离散变量的贝叶斯网和具有连续变量的高斯网.该文给出了具有连续和离散变量的混合贝叶斯网络隐藏变量学习方法.该方法不需要离散化连续变量,依据专业知识或贝叶斯网络道德图中Cliques的维数发现隐藏变量的位置,基于依赖结构(星形结构或先验结构)和Gibbs抽样确定隐藏变量的值,结合扩展的MDL标准和统计方法发现隐藏变量的最优维数.实验结果表明,这种方法能够有效地进行具有已知结构的混合贝叶斯网络隐藏变量学习.

关键词：隐藏变量混合贝叶斯网络依赖结构 Gibbs抽样 MDL标准

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具有隐藏变量的贝叶斯网络结构学习

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模式识别与人工智能 2006年第5期19卷 561-566页

作者：王双成刘喜华唐海燕上海立信会计学院信息科学系上海201620 青岛大学经济学院青岛266071 上海立信会计学院

目前,学习具有隐藏变量的贝叶斯网络结构主要采用结合 EM 算法的打分-搜索方法,其效率和可靠性低.本文针对此问题建立一种新的具有隐藏变量贝叶斯网络结构学习方法.该方法首先依据变量之间基本依赖关系、基本结构和依赖分析思想进行不... 详细信息

目前,学习具有隐藏变量的贝叶斯网络结构主要采用结合 EM 算法的打分-搜索方法,其效率和可靠性低.本文针对此问题建立一种新的具有隐藏变量贝叶斯网络结构学习方法.该方法首先依据变量之间基本依赖关系、基本结构和依赖分析思想进行不考虑隐藏变量的贝叶斯网络结构学习,然后利用贝叶斯网络道德图中的Cliques 发现隐藏变量的位置,最后基于依赖结构、Gibbs sampling 和 MDL 标准确定隐藏变量的取值、维数和局部结构.该方法能够避免标准 Gibbs sampling 的指数复杂性问题和现有学习方法存在的主要问题.实验结果表明,该方法能够有效进行具有隐藏变量的贝叶斯网络结构学习.

关键词：隐藏变量贝叶斯网络结构学习 Gibbs抽样依赖分析

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小数据集贝叶斯网络多父节点参数的修复

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计算机研究与发展 2009年第5期46卷 787-793页

作者：王双成冷翠平曹锋上海立信会计学院信息科学系上海201620 上海立信会计学院开放经济与贸易研究中心上海201620

具有已知结构的小数据集贝叶斯网络多父节点参数学习是一个重要而困难的研究课题,由于信息不充分,使得无法直接对多父节点参数进行有效的估计,如何修复这些参数便是问题的核心.针对问题提出了一种有效的小数据集多父节点参数修复方法,... 详细信息

具有已知结构的小数据集贝叶斯网络多父节点参数学习是一个重要而困难的研究课题,由于信息不充分,使得无法直接对多父节点参数进行有效的估计,如何修复这些参数便是问题的核心.针对问题提出了一种有效的小数据集多父节点参数修复方法,该方法首先使用Bootstrap抽样扩展小数据集,然后分别将Gibbs抽样与最大似然树和贝叶斯网络相结合,通过依次对扩展数据按一定比例的迭代修正来实现对多父节点参数的修复.实验结果表明,这种方法能够有效地使大部分多父节点参数得到修复.

关键词：贝叶斯网络小数据集参数学习 Gibbs抽样最大似然树

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从多维视角综合评价我国公共文化服务均等化水平

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中国统计 2015年第4期30卷 56-58页

作者：单薇上海立信会计学院统计学系

（1）符合“公共性”的特征。从广义来说，公共文化服务是为满足社会的公共文化需求，由公共组织机构使用公共权力与公共资源，向公民提供公共文化产品的服务行为及其相关制度与系统的总体，它是公共服务体系的有机组成部分；狭义上的... 详细信息

（1）符合“公共性”的特征。从广义来说，公共文化服务是为满足社会的公共文化需求，由公共组织机构使用公共权力与公共资源，向公民提供公共文化产品的服务行为及其相关制度与系统的总体，它是公共服务体系的有机组成部分；狭义上的公共文化服务则是指“区别于以一般市场手段提供的文化商品（产品即服务）的文化类公共物品和服务”，其中包括“公立博物馆；公立图书馆；公共文化信息服务（如文化网站、公益性广告等）．艺术场馆（剧场、音乐厅等）举办公益和重要的艺术展览、艺术节庆等等”。

关键词：公共文化服务服务均等化综合评价多维视角公共文化产品有机组成部分公共服务体系艺术场馆

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约束高斯分类网研究

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自动化学报 2015年第12期41卷 2164-2176页

作者：王双成高瑞杜瑞杰上海立信会计学院数学与信息学院上海201620 上海立信会计学院立信会计研究院上海201620 上海财经大学统计与管理学院上海200433

针对基于一元高斯函数估计属性边缘密度的朴素贝叶斯分类器不能有效利用属性之间的依赖信息和使用多元高斯函数估计属性联合密度的完全贝叶斯分类器易于导致对数据的过度拟合而且高阶协方差矩阵的计算也非常困难等情况,在建立属性联合... 详细信息

针对基于一元高斯函数估计属性边缘密度的朴素贝叶斯分类器不能有效利用属性之间的依赖信息和使用多元高斯函数估计属性联合密度的完全贝叶斯分类器易于导致对数据的过度拟合而且高阶协方差矩阵的计算也非常困难等情况,在建立属性联合密度分解与组合定理和属性条件密度计算定理的基础上,将朴素贝叶斯分类器的属性选择、分类准确性标准和属性父结点的贪婪选择相结合,进行约束高斯分类网学习与优化,并依据贝叶斯网络理论,对贝叶斯衍生分类器中属性为类提供的信息构成进行分析.使用UCI数据库中连续属性分类数据进行实验,结果显示,经过优化的约束高斯分类网具有良好的分类准确性.

关键词：连续属性高斯网络贝叶斯网络贝叶斯衍生分类器密度估计

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基于高斯核函数的朴素贝叶斯分类器依赖扩展

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控制与决策 2015年第12期30卷 2280-2284页

作者：王双成高瑞杜瑞杰上海立信会计学院数学与信息学院上海201620 上海立信会计学院立信会计研究院上海201620 上海财经大学统计与管理学院上海200433

朴素贝叶斯分类器不能有效地利用属性之间的依赖信息,而目前所进行的依赖扩展更强调效率,使扩展后分类器的分类准确性还有待提高.针对以上问题,在使用具有平滑参数的高斯核函数估计属性密度的基础上,结合分类器的分类准确性标准和属性... 详细信息

朴素贝叶斯分类器不能有效地利用属性之间的依赖信息,而目前所进行的依赖扩展更强调效率,使扩展后分类器的分类准确性还有待提高.针对以上问题,在使用具有平滑参数的高斯核函数估计属性密度的基础上,结合分类器的分类准确性标准和属性父结点的贪婪选择,进行朴素贝叶斯分类器的网络依赖扩展.使用UCI中的连续属性分类数据进行实验,结果显示网络依赖扩展后的分类器具有良好的分类准确性.

关键词：朴素贝叶斯分类器高斯核函数贝叶斯网络分类准确性依赖扩展

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可分解马尔可夫网络参数学习中的噪声平滑

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控制与决策 2009年第4期24卷 598-600,605页

作者：王双成李小琳刘凤霞上海立信会计学院信息科学系上海201600 南京大学商学院南京210093 上海立信会计学院工商管理系上海201600

对于存在噪声的可分解马尔可夫网络参数学习,目前可通过调整可分解马尔可夫网络的结构来增强其抗噪声能力,但调整后的结构往往会降低网络的有效性和可靠性,而且不能从源头上减少噪声对参数的影响.针对该问题,首先建立基于可分解马尔可... 详细信息

对于存在噪声的可分解马尔可夫网络参数学习,目前可通过调整可分解马尔可夫网络的结构来增强其抗噪声能力,但调整后的结构往往会降低网络的有效性和可靠性,而且不能从源头上减少噪声对参数的影响.针对该问题,首先建立基于可分解马尔可夫网络理论的邻域最优预测;然后以变量为基本单位,使用预测值平滑噪声.实验结果显示,使用平滑后的数据进行参数学习,其可靠性能够得到显著的改进.

关键词：可分解马尔可夫网络参数学习邻域预测噪声平滑

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业务过程模型驱动的网格工作流互操作机制

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同济大学学报（自然科学版） 2006年第12期34卷 1694-1698页

作者：刘敏严隽薇白莉王坚同济大学电子与信息工程学院上海200092 上海立信会计学院会计学系上海201620

从工作流调度模型、工作流映射模型和业务过程评价模型等角度,建立了业务过程模型驱动的动态网格工作流的互操作机制.通过不同层次的业务过程模型,驱动支持企业间集成的全局工作流机、支持企业内异构平台集成的工作流机、企业内同一平... 详细信息

从工作流调度模型、工作流映射模型和业务过程评价模型等角度,建立了业务过程模型驱动的动态网格工作流的互操作机制.通过不同层次的业务过程模型,驱动支持企业间集成的全局工作流机、支持企业内异构平台集成的工作流机、企业内同一平台下的工作流机,建立工作流调度模型,解决面向业务流程的动态集成问题;通过建立业务工作流、抽象工作流、执行工作流的映射模型,解决复杂业务工作流到执行工作流的映射与纵向式集成问题;通过建立业务过程选择模型,解决企业业务过程在动态联盟合作伙伴间的评价、动态选择与共享问题.

关键词：调度模型业务过程模型驱动网格工作流互操作

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