基于贝叶斯网络的缺失数据处理
针对贝叶斯网络的数据缺失问题,提出了一种数据修补方法,该方法通过使用一个评分函数来对节点各个状态分别进行评分,得出各个状态对于所属的贝叶斯网络的得分,即各个状态与所属贝叶斯网络的匹配度,最终确定要补充数据的状态.实验证明,此方法可以在贝叶斯网络结构学习或者推理之前对数据进行修补,使其成为完整的数据,有效提高缺失数据的利用率.
贝叶斯网络、数据修补、评分函数、缺失数据、概率推断、数据处理、不确定信息理论、联合熵
32
TP391(计算技术、计算机技术)
辽宁省教育厅科技计划项目2008513
2010-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
79-83
