用户名: 密码:    忘记密码   注册   在线充值
稀缺样本数据集条件下BN模型参数的学习系统及方法  
 【申请号】  CN201710364444.7  【申请日】  2017-05-22
 【公开号】  CN107220710A  【公开日】  2017-09-29
 【申请人】  陕西科技大学  【地址】  710021 陕西省西安市未央大学城
 【共同申请人】  
 【发明人】  郭文强;李然;侯勇严;刘洲洲;张宝嵘;高文强
 【国际申请】    【国际公布】  
 【进入国家日期】  
 【专利代理机构】  西安新思维专利商标事务所有限公司 61114  【代理人】  李罡
 【分案原申请号】  
 【国省代码】  61
 【摘要】  本发明涉及稀缺样本数据集条件下BN模型参数的学习系统及方法,步骤包括:获取领域定性约束知识和稀缺样本数据集;依据所述领域定性约束知识和自助法,获得满足多组约束的BN参数集;采用传统参数学习方法计算出所述稀缺样本数据集条件下BN模型的初始参数;根据所述满足多组约束的BN参数集和所述初始参数,计算所述稀缺样本数据集条件下BN模型的参数。本发明可通过领域定性约束知识和稀缺样本数据集来学习到稀缺样本数据集条件下BN模型的初始参数,从而避免了现有方法学习结果的不精确性和复杂性的问题,能够实现在稀缺样本数据集条件下通过便捷的方法获得精确的BN模型的参数,从而扩展了人工智能算法的应用范围。
 【主权项】  稀缺样本数据集条件下BN模型参数的学习方法,其特征在于:包括以下步骤:获取领域定性约束知识和稀缺样本数据集;依据所述领域定性约束知识和自助法,获得满足多组约束的BN参数集;采用传统参数学习方法计算出所述稀缺样本数据集条件下BN模型的初始参数;根据所述满足多组约束的BN参数集和所述初始参数,计算所述稀缺样本数据集条件下BN模型的参数。
 【页数】  16
 【主分类号】  G06N7/00
 【专利分类号】  G06N7/00
   推荐下载阅读CAJ格式全文 查询法律状态
(不支持迅雷等加速下载工具,请取消加速工具后下载。)

 


专利产出状态分析  
本领域科技成果与标准  
发明人发表文献
申请机构(个人)发表文献
本专利研制背景
本专利应用动态
所涉核心技术研究动态
京 ICP 证 040431 号 网络出版服务许可证 (总)网出证(京)字第 271 号经营性网站备案信息 京公网安备 11010802020460 号
© 2010-2017 中国知网(CNKI) 《中国学术期刊(光盘版)》电子杂志社有限公司 KDN 平台基础技术由 KBASE 11.0 提供
服务热线:400-810-9888 订卡热线:800-810-6613
在线咨询:http://help.cnki.net 客服中心:http://service.cnki.net 电子邮件:help@cnki.net
可信网站 诚信网站