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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201710364444.7 | 专利名称: | 稀缺样本数据集条件下BN模型参数的学习系统及方法 |
申请日: | 2017-05-22 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06N7/00搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |