经济增长影响因素分析的动态贝叶斯网络方法

发布时间：2018-06-01 13:55

  本文选题：经济增长 + 影响分析　； 参考：《东北师大学报(自然科学版)》2013年04期

【摘要】：给出了影响经济增长相关因素分析的多马尔科夫链动态朴素贝叶斯分类器方法,该方法基于属性对类的识别能力进行指标之间的影响计算.在分类器中,属性和类均构成马尔科夫链,并通过朴素贝叶斯网络结构将这些马尔科夫链组合在一起形成分类器结构,这将使相关指标的动态和静态信息均能得到充分的利用,从而使影响分析更加可靠和实用.
[Abstract]:A multi-Markov chain dynamic naive Bayesian classifier is presented to analyze the factors related to economic growth. The method calculates the influence of attribute on the recognition ability of the class. In the classifier, attributes and classes form Markov chains, and these Markov chains are combined together through naive Bayesian network structure to form classifier structure, which can make full use of dynamic and static information of relevant indexes. So that the impact analysis is more reliable and practical.
【作者单位】： 中央民族大学信息工程学院;上海立信会计学院数学与信息学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61103161) 教育部人文社科基金资助项目(12YJA630123) 上海市教委重点学科建设项目(J51702) 上海市教委科研创新重点项目(11YZ240) 中央民族大学自由探索项目(1112KYZY48)
【分类号】：F061.2;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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