Analysis And Comparison Of Bayesian Learning Algorithms On Meteorological Databases
محل انتشار: دومین همایش کامپیوتر، برق و فناوری اطلاعات
سال انتشار: 1391
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,079
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
CCIEEE02_008
تاریخ نمایه سازی: 21 تیر 1391
چکیده مقاله:
In this paper, we introduce bayesian artificial networks as a causal modeling tool And analyse bayesian learning algorithms. Two important methods of learning bayesian are parameter learning and structure learning. Because of its impact on inference and forecasting results, Learning algorithm selection process in bayesian network is very important. As a first step, key learning algorithms, like Naïve Bayes Classifier, Hill Climbing, K2, LK2, Greedy Thick Thinning are implemented and Are compared based on accuracy and structured network time.. We work with a database of observations (monthly rainfall) measured for the years 1985-2010 in a network of 22 stations in the (Razavi, Shomali And Jonoubi) Khorasan provinces and with the corresponding gridded atmospheric patterns generated by a numerical circulation model. Finally, the best of learning algorithm will be proposed
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Alireza Sadeghi Hesar
Mashhad Branch, Islamic Azad University
Hamid Tabatabaee
Ghoochan Branch, Islamic Azad University
Mehrdad Jalali
Mashhad Branch, Islamic Azad University
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :