第6期 王双成，等：用于因果分析的混合贝叶斯网络结构学习 ·89· [9]FA YYAD U,IRANI K.Mult-interval discretization of [19]王飞，刘大有，薛万欣.基于遗传算法的Bayesian网中 continuous-valued attributes for calssification learning 连续变量离散化的研究[U].计算机学报，2002,25 [A].Proceedings International Joint Conference on Arti- (8):794-800. ficial Intelligence[C].Chambery,France,1993. WANG Fei,LIU Dayou,XUE Wanxin.Discretizing [10]LAM W,BACCHUS F.Learning Bayesian belief net- continuous variables of Bayesian networks based on ge- works:an approach based on the MDL principle [J]. netic algorithms [J].Chinese Journal of Computers, Computational Intelligence,1994,10(4):269-293. 2002,25(8):794.800. [11]CHICKERING D M.Learning Bayesian networks is [20]MURPHY SL,AHA D W.UCI repository of machine NP-Hard[R].MSR-TR-94-17,1994. learning databases EB/OL ]http:/www.ics.uci [12]茆诗松，王静龙，濮晓龙.高等数理统计[M.北京：高 edu/~mlearn/ML Repository,2005-09-10. 等教有出版社，1998. 作者简介： [13]GEMAN S,GEMAN D.Stochastic relaxation,Gibbs 王双成，男，1958年生，教授，博士 distributions and the Bayesian restoration of images[J]. 主要研究方向为人工智能、机器学习和 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine In- 数据挖掘及其在风险管理中的应用，先 telligence,1984,6(6):721-742. 后承担国家自然科学基金“面向智能信 [14]CHOW C K,LIU C N.Approximating discrete proba- 息处理的贝叶斯网络关键理论与方法研 bility distributions with dependence trees [J].IEEE 究”和“面向风险管理的贝叶斯网络与集 Transactions on Information Theory,1968,14(3):462 成研究”等课题，发表学术论文40余篇 .467. Email:wangsc @lixin.edu.cn. [15 ]BUNTINE W L.Chain graphs for learning[A].Pro- ceedings of the 17th Conference Artificial Intelligence 李小琳，女，1978年生，讲师，博士， [C].San Francisco,USA,1995. 主要研究方向为机器学习和数据挖掘， [16]DOMIN GOS P,PAZZANI M.On the optimality of the 先后参与国家自然科学基金2项，发表 simple Bayesian classifier under zero-one loss [J ]Ma- 学术论文16篇 chine Learning,1997,29(2.3):103.130. E mail lixl 126 @126.com. [17]王双成，苑森淼.具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习 研究[J].软件学报，2004,15(7)：1030-1041. WANG Shuangcheng,YUAN Senmiao.Research on learning Bayesian networks structure with missing data 侯彩虹，女，1978年生，讲师，博士， [J ]Journal of Software,2004,15(7):1030-1041. 主要研究方向是智能控制和数据挖掘， [18]王双成，苑森淼.具有丢失数据的可分解马尔科夫网络 先后参与国家自然科学基金2项，发表 结构学习[U].计算机学报，2004,27(9)：1221-1228. 学术论文12篇. WANG Shuangcheng,YUAN Senmiao.Learning de- Email dhuhch @mail.dhu.edu.cn. composable Markov network structure with missing data [J].Chinese Journal of Computers,2004,27(9):1221 -1228 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net[9 ] FA YYAD U , IRANI K. Mult2interval discretization of continuous2valued attributes for calssification learning [ A ]. Proceedings International Joint Conference on Arti2 ficial Intelligence[C]. Chambery , France , 1993. [10 ]LAM W , BACCHUS F. Learning Bayesian belief net2 works: an approach based on the MDL principle [J ]. Computational Intelligence , 1994 , 10 (4) : 269 - 293. [11 ] CHICKERIN G D M. Learning Bayesian networks is NP2Hard[ R]. MSR2TR294217 , 1994. [12 ]茆诗松 ,王静龙 ,濮晓龙. 高等数理统计[ M ]. 北京 : 高 等教育出版社 , 1998. [13 ] GEMAN S , GEMAN D. Stochastic relaxation , Gibbs distributions and the Bayesian restoration of images[J ]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine In2 telligence , 1984 , 6 (6) : 721 - 742. [14 ]CHOW C K , L IU C N. Approximating discrete proba2 bility distributions with dependence trees [J ]. IEEE Transactions on Information Theory , 1968 , 14 (3) : 462 - 467. [15 ]BUN TIN E W L. Chain graphs for learning [ A ]. Pro2 ceedings of the 17th Conference Artificial Intelligence [C]. San Francisco , USA , 1995. [16 ]DOMIN GOS P , PAZZANI M. On the optimality of the simple Bayesian classifier under zero2one loss[J ]. Ma2 chine Learning , 1997 , 29 (2 - 3) : 103 - 130. [17 ]王双成 ,苑森淼. 具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习 研究[J ]. 软件学报 ,2004 , 15 (7) : 1030 - 1041. WAN G Shuangcheng , YUAN Senmiao. Research on learning Bayesian networks structure with missing data [J ]. Journal of Software , 2004 , 15 (7) : 1030 - 1041. [18 ]王双成 ,苑森淼. 具有丢失数据的可分解马尔科夫网络 结构学习[J ]. 计算机学报 , 2004 , 27 (9) : 1221 - 1228. WAN G Shuangcheng , YUAN Senmiao. Learning de2 composable Markov network structure with missing data [J ]. Chinese Journal of Computers , 2004 , 27 (9) : 1221 - 1228. [19 ]王 飞 ,刘大有 ,薛万欣. 基于遗传算法的 Bayesian 网中 连续变量离散化的研究 [J ]. 计算机学报 , 2002 , 25 (8) : 794 - 800. WAN G Fei , L IU Dayou , XU E Wanxin. Discretizing continuous variables of Bayesian networks based on ge2 netic algorithms [J ]. Chinese Journal of Computers , 2002 , 25 (8) : 794 - 800. [ 20 ]MURPH Y S L , A HA D W. UCI repository of machine learning databases[ EB/ OL ]. http : / / www. ics. uci. edu/ ～mlearn/ MLRepository , 2005 - 09 - 10. 作者简介 : 王双成 ,男 ,1958 年生 ,教授 ,博士 , 主要研究方向为人工智能、机器学习和 数据挖掘及其在风险管理中的应用 ,先 后承担国家自然科学基金“面向智能信 息处理的贝叶斯网络关键理论与方法研 究”和“面向风险管理的贝叶斯网络与集 成研究”等课题 ,发表学术论文 40 余篇. E2mail : wangsc @lixin. edu. cn. 李小琳 ,女 ,1978 年生 ,讲师 ,博士 , 主要研究方向为机器学习和数据挖掘 , 先后参与国家自然科学基金 2 项 ,发表 学术论文 16 篇. E2mail : lixl_126 @126. com. 侯彩虹 ,女 ,1978 年生 ,讲师 ,博士 , 主要研究方向是智能控制和数据挖掘 , 先后参与国家自然科学基金 2 项 ,发表 学术论文 12 篇. E2mail : dhuhch @mail. dhu. edu. cn. 第 6 期 王双成 ,等 :用于因果分析的混合贝叶斯网络结构学习 ·89 ·