【摘 要】
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随着网络通讯和测量技术的飞速发展,在医疗、金融和工业生产等领域,人们可以获取大量的数据信息。综合利用这些信息,构建反映系统特性的数学模型,是开展系统性能分析与决策优化的前提条件。如何运用数据的概率信息构建研究对象模型,进而开展回归和分类研究是学者们广泛关注的问题。本文将运用随机配置方法开展贝叶斯网络的构建和参数学习相关工作,主要研究内容包括:本文研究了基于随机配置的贝叶斯网络数学建模问题,通过对网
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随着网络通讯和测量技术的飞速发展,在医疗、金融和工业生产等领域,人们可以获取大量的数据信息。综合利用这些信息,构建反映系统特性的数学模型,是开展系统性能分析与决策优化的前提条件。如何运用数据的概率信息构建研究对象模型,进而开展回归和分类研究是学者们广泛关注的问题。本文将运用随机配置方法开展贝叶斯网络的构建和参数学习相关工作,主要研究内容包括:本文研究了基于随机配置的贝叶斯网络数学建模问题,通过对网络中每个神经元赋予不同的非线性变换函数,实现输入信息的特征变换。利用增量学习机制和适应性矩估计梯度下降方法,设计网络的参数学习算法,通过随机配置约束条件开展网络结构优化工作。在此基础上,运用蒙特卡洛采样计算单个子模型的后验概率,将计算结果作为子模型权重,使用贝叶斯模型平均方法对各子模型进行集成学习,提升网络的性能。通过对公开数据集进行数值仿真,结果表明基于随机配置的贝叶斯网络能够获得满意的效果。针对单一高斯分布无法准确描述实际数据分布的问题,结合混合高斯模型和深度随机配置网络,提出基于高斯核函数的多层随机配置贝叶斯网络。模型通过多层随机配置网络的堆叠产生非线性变换函数组合,利用它们对输入数据进行特征提取,基于增量学习机制设计了随机配置层的权重更新算法,通过跨层连接的方式将所有节点连接到含有高斯核函数的隐层中,将高斯核函数进行线性组合构建混合高斯概率分布,利用期望最大化数值优化算法求解隐层中的未知参数。通过对医疗数据集的数值仿真验证了所建立模型的有效性。
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