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参数有界贝叶斯网络的可学习性
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了在给定约束条件下学习最优贝叶斯网络结构的问题。研究发现，当边界最大程度为1且距离至少为k，边界最大程度为2且连通分量大小至多为c（c≥3）时，网络或其模糊化图的学习是NP困难的。然而，在模糊化图中，最多可以通过O(k)*|I|或2^O(k)*|I|的方式解决k个弧的问题。
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关键要点
- 研究了在给定约束条件下学习最优贝叶斯网络结构的问题。
- 当边界最大程度为1且距离至少为k时，学习是NP困难的。
- 当边界最大程度为2且连通分量大小至多为c（c≥3）时，学习也是NP困难的。
- 在模糊化图中，最多可以通过O(k)*|I|或2^O(k)*|I|的方式解决k个弧的问题。
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