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利用局部数据和领域因果知识计算有向循环图联合概率分布的M-DUCG方法( The M-DUCG Methodology to Calculate the Joint Probability Distribution of Directed Cycle Graph with Local Data and Domain Causal Knowledge )
K Qiu Q Zhang
一次建模一个具有大量变量的复杂系统并大规模收集全局数据通常是不实用的。理想的做法是只根据局部数据和结构对全局系统进行建模，然后将它们综合在一起。通过融合相同的节点，可以将多个局部结构很容易地合成为一个全局结构，而不能将多组局部数据合成为一个全局数据。因此，我们需要一种仅利用局部数据来获得全局系统联合概率分布(JPD)的方法。当合成的全局结构不包括有向循环图(DCG)时，利用贝叶斯网络(BN)可以很容易地计算JPD。当包括DCGs时，BN不起作用。本文提出了一种多值动态不确定因果图（M-DUCG）方法，用于计算只有局部数据的DCGs情况下的全局JPD。其思想是利用多组局部数据，用DCGs学习合成的M-DUCG结构的参数，然后用这些参数计算全局JPD。
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