Institute of Information Theory and Automation

You are here

Bibliography

Journal Article

A simulated annealing-based method for learning Bayesian networks from statistical data

Janžura Martin, Nielsen Jan

: International Journal of Intelligent Systems vol.21, 3 (2006), p. 335-348

: CEZ:AV0Z10750506

: GA201/03/0478, GA ČR

: Bayesian network, simulated annealing, Markov Chain Monte Carlo

(eng): The problem of learning Bayesian networks form statistical data is described and re-formulated as a discrete optimization problem. For a solution we employ the stochastic algorithm which is known as simulated annealing and which is based on the Markov Chain Monte Carlo approach. Numerical examples are included to illustrate the efficiency of the method.

(cze): Problém učení Bayesovských sítí ze statistických dat je popsán a přeformulován jako úloha diskrétní optimalizace. Pro řešení využíváme stochastický algoritmus známý jako simulované žíhání a založený na myšlence Markov Chain Monte Carlo. Efektivnost metody je ilustrována na přiloženém numerickém příkadu.

: 12A

: BA

2019-01-07 08:39