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指導的基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò )的結構學(xué)習學(xué)位論文

發(fā)布日期：2021-09-01 12:00    來(lái)源：

題目：基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò )的結構學(xué)習——北京空氣污染的主要影響因素實(shí)證分析

姓名： 張晗雨

導師姓名：胡大源 馬京晶

摘要 本文對圖模型進(jìn)行理論綜述探討，從概率視角下提供一套變量選擇和模型設定的規范化流程，遵循“輸入 -加入先驗條件 -結構學(xué)習 -參數學(xué)習 -調整不合理變量關(guān)系 -驗證變量關(guān)系 -輸出”的步驟重復循環(huán)，將專(zhuān)家知識作為先驗結構設計，加入圖模型的不確定性學(xué)習中，提供對引向最終模型設定路徑的優(yōu)化，從而為復雜世界問(wèn)題提供可供解釋的建 模方式。 本文將貝葉斯網(wǎng)絡(luò )用于PM2.5影響因素研究， 通過(guò) 先驗設計路徑 的調整來(lái)尋找最精簡(jiǎn) 且 最合適的模型 。結合自 然科學(xué)領(lǐng)域相關(guān)研究 ，通過(guò)黑白名單設計，將環(huán)境數據變量中確定性關(guān)系加入初始結構設計，再通過(guò)算法學(xué)習挖掘不確定性關(guān)系，得到最終的圖模型。在與 Lasso結果比較中，結合先驗知識和結構信息的貝葉斯網(wǎng)絡(luò )，能夠有效進(jìn)行變 量選擇，降低模型預測誤差，并能提供可視化解釋。

 

基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò )的結構學(xué)習


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