基于贝叶斯网络的马尔可夫毯发现算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-12页 |
| ·主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 相关研究工作与背景知识 | 第15-26页 |
| ·相关研究工作 | 第15-17页 |
| ·贝叶斯网络介绍 | 第17-20页 |
| ·贝叶斯网络的理论背景 | 第17-18页 |
| ·贝叶斯网络的实例描述 | 第18-20页 |
| ·条件独立性 | 第20-23页 |
| ·条件独立性的定义 | 第20页 |
| ·条件独立性的测试方法 | 第20-23页 |
| ·马尔可夫毯 | 第23-25页 |
| ·马尔可夫毯的定义 | 第23-24页 |
| ·使用马尔可夫毯进行特征选择 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 改进 IPC-MB 算法的研究 | 第26-61页 |
| ·算法的理论基础 | 第26-28页 |
| ·基本定义及定理 | 第26-27页 |
| ·d-分隔 | 第27-28页 |
| ·IPC-MB 算法 | 第28-33页 |
| ·算法介绍 | 第28-31页 |
| ·算法的缺点与不足 | 第31-33页 |
| ·DOS 算法设计 | 第33-38页 |
| ·DOS 算法的特点 | 第38-49页 |
| ·排序 | 第38-40页 |
| ·过滤 | 第40-44页 |
| ·优化“对称原则” | 第44-49页 |
| ·DOS 算法的理论分析 | 第49-51页 |
| ·理论证明 | 第49-50页 |
| ·时间复杂度分析 | 第50-51页 |
| ·实验及结果分析 | 第51-60页 |
| ·实验环境 | 第51页 |
| ·实验网络与数据样本 | 第51-52页 |
| ·实验方法 | 第52-54页 |
| ·实验结果 | 第54-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第四章 改进 IAMB 算法的研究 | 第61-76页 |
| ·IAMB 算法 | 第61-63页 |
| ·算法介绍 | 第61-62页 |
| ·算法的缺点与改进动机 | 第62-63页 |
| ·Improve-IAMB 算法设计 | 第63-67页 |
| ·时间复杂度分析 | 第67-68页 |
| ·Improve-IAMB 算法的实例描述 | 第68-70页 |
| ·实验及结果分析 | 第70-75页 |
| ·实验网络和数据样本 | 第70页 |
| ·实验结果 | 第70-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·本文的主要成果 | 第76-77页 |
| ·下一步的研究工作 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
