%0 Journal Article
%T 可分解马尔可夫网络参数学习中的噪声平滑
%A 王双成
%A 李小琳
%A 刘凤霞
%J 控制与决策
%P 598-600
%D 2009
%X 对于存在噪声的可分解马尔可夫网络参数学习,目前可通过调整可分解马尔可夫网络的结构来增强其抗噪声能力,但调整后的结构往往会降低网络的有效性和可靠性,而且不能从源头上减少噪声对参数的影响&针对该问题,首先建立基于可分解马尔可夫网络理论的邻域最优预测;然后以变量为基本单位,使用预测值平滑噪声.实验结果显示,使用平滑后的数据进行参数学习,其可靠性能够得到显著的改进.
%K 可分解马尔可夫网络
%K 参数学习
%K 邻域预测
%K 噪声平滑')"
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%K 参数学习
%K 邻域预测
%K 噪声平滑
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract9458.shtml