贝叶斯网络研究现状 贝叶斯网络结构训练

2022年5月1日发

(作者：爱杀宝贝ed罗马音)

科技管理研究　

Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｆｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　

文章编号：１０００—７６９５（２０１１）ｌ２一Ｏｌ１４－０３　

高校教师科研能力评估的贝叶斯网络聚类方法　

李兰春　，王双成　，王　婧　

（上海立信会计学院１．外语学院；２．数学与信息学院；３．人事处，上海２０１６２０）　

摘要：针对高校教师科研能力特点和现有评估方法存在的问题，建立高校教师科研能力评估的朴素贝叶斯网络　

聚类方法创建企业网站，这种方法不需要许多例子网络营销公司，甚至在没有类标签的情况下也能够进行规则提炼和预测百度网站。为提高聚类预　

测的可靠性长治网站制作，在高斯核函数中引入形状参数seo优化技术，并通过形状参数的优化来提高聚类的泛化能力。实验结果显示google关键字推广，　

经过优化的朴素贝叶斯网络聚类能够有效提高预测的准确性。　

关键词：科研能力评估；指标体系；贝叶斯网络；聚类　

中图分类号：Ｃ９３１．１　文献标识码：Ａ　

Ｔｈｅ　Ｂａｙｅｓｉａｎ　Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　Ｍｅｔｈｏｄ　ｆｏｒ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｃａｐａｃｉｔｙ　

Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　Ｔｅａｃｈｅｒｓ　

ＬＩ　Ｌａｎｃｈｕｎ‘ＷＡＮＧ　Ｓｈｕａｎｇｃｈｅｎｇ２ＷＡＮＧ　Ｊｉｎｇ３　

百度下拉框软件，

上海seo外包，

（１．Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｆｏｒｅｉｇｎ　Ｓｔｕｄｉｅｓ，Ｓｈａｎｇｈａｉ　Ｌｉｘｉｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｃｏｍｍｅｒｃｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ　２０１６２０，Ｃｈｉｎａ；　

２．Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ　ａｎｄ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ｓｈａｎｇｈａｉ　Ｌｉｘｉｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｃｏｍｍｅｒｃｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ　２０１６２０，Ｃｈｉｎａ；　

３．Ｐｅｒｓｏｎｎｅｌ　Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ，Ｓｈａｎｇｈａｉ　Ｌｉｘｉｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｃｏｍｍｅｒｃｅ友链平台，Ｓｈａｎｇｈａｉ　２０１６２０，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ　ｎａｉｖｅ　Ｂａｙｅｓｉａｎ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　ｍｅｔｈｏｄ　ｉｓ　ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ　ｆｏｒ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｏｆ　ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｔｅａｃｈ－　

ｅｓｒ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｆｅａ【ｕｒｅｓ　ｎｄ　ｔａｈｅ　ｅｘｉｓｔｉｎｇ　ｐｒｏｂｌｅｍｓ　ｉｎ　ｓｓｅｓａｓｍｅｎｔ　ｍｅｔｈｏｄｓ．Ｔｈｉｓ　ｍｅ￣ｏｄ　ｄｏｅｓ　ｎｏｔ　ｎｅｅｄ　ｍａｎｙ　ｅｘ锄ｐｌｅ８．Ｅ—　

ｖｅｎ　ｉｆ　ｎｏ　ｅｘａｍｐｌｅ，ｉｔ　ｃａｎ　ａｌｓｏ　ｅｘｔｒａｃｔ　ｒｕｌｅｓ　ａｎｄ　ｄｏ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ．Ｆｏｒ　ｉｍｐｒｏｖｉｎｇ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙ，ａ　ｓｈａｐｅ　ｐａｒａｍｅｔｅｒ　ｉｓ　ｐｕｔ　

ｉｎｔｏ　Ｇａｕｓｓｉａｎ　ｋｅｒｎｅｌ　ｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ａｎｄ　ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　ｇｅｎｅｒａｌｉｚａｔｉｏｎ　ｃａｐａｃｉｔｙ　Ｃａｎ　ｂｅ　ｉｍｐｒｏｖｅｄ　ｂｙ　ｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇ　ｔｈｅ　ｓｈａｐｅ　ｐａｒａｍｅｔｅｒ．　

Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ　ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　ｍｏｄｅｌ　ｉｓ　ｍｏｒｅ　ａｃｃｕｒａｔｅ　ｆｏｒ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ．　

Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｏｆ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ；ｉｎｄｅｘ　ｓｙｓｔｅｍ；Ｂａｙｅｓｉａｎ　ｎｅｔｗｏｒｋ；ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ　

１　引言　

的评估方法只注重现在免费网上推广，忽略过去（历史）百度权重千牛帮，而过　

高等院校是创新体系的重要组成部分，而　

科学研究是高等院校主要功能之一宜州网，一所高校的科　

研水平取决于教师的科研能力。教师科研能力评　

估¨　是检验检验高校教师科研水平的有效办法之　

同时也为加强高校科研管理和制定科研发展规　

划策略提供参考依据外部链接。高校教师科研能力评估是一　

个比较复杂的问题运城搜搜，其中有两个关键因素：一个是　

建立指标体系学校网站建设，指标体系是评估的基础；另一个是　

运用数学或计算机智能方法对指标进行综合处理信息流广告，　

来获得评估等级。　

目前的评估方法主要采用指标体系　’４　Ｊ，在　

同级（二级或）指标之问相互独立的假设下百度搜索大数据，　

通过二级和指标的层次线性加权求和刷关键词排行工具，以及计　

算结果的区间范围划分来进行等级计算。而现实中　

的同级指标之间一般并不相互独立，而且等级与二　

级和指标之间的关系往往也是非线性的seo关键词优化软件。现有　

一

，

去对现在往往也有较大影响旺格子软件。使用二级和指标　

（属性）对一级指标（类）进行等级识别和判断是　

个分类（或聚类）预测问题　比比贴。基于分类（或聚　

类）的等级预测不需要线性关系的假设十堰网站制作公司，可不受完　

全相互独立性的约束网络推广怎么，而且能够有效利用历史信息，　

因此在评价的可靠性方面具有优势企业形象推广，并可开拓综合　

评估的新思路。　

本文针对高校教师教师科研能力评估需求和经　

典评估方法存在的问题友情链接交换网，结合朴素贝叶斯网络结构　

和Ｇｉｂｂｓ　ｓａｍｐｌｉｎｇ　进行聚类百度竞价技巧，建立层次朴素贝叶斯　

网络聚类（简记为ＨＮＢＮＣ）方法。为使模型能够更　

好地解释数据网络排名，采用高斯核函数０¨估计条件密度龙口旮旯网，　

并在高斯核函数中引入形状参数做空间的网站，以提高聚类识别　

的泛化能力企业网络营销。使用国际标准数据的实验结果显示，　

经过形状参数优化的聚类模型的识别和判断更为准　

确，这也将使基于ＨＮＢＮＣ方法的高校教师科研能　

力评估更加可靠佛山seo。　

一

收稿１３期：２０１０一ｊｊ一２９，修回１３期：２０１１一Ｏ１－２１　

基金项目：自然科学基金项目（６０６７５０３６）；上海市教委科研创新重点项目（０９ｚｚ２０２）　

李兰春等：高校教师科研能力评估的贝叶斯网络聚类方法　１１５　

用ｃbaidu com，五百度信息，…，　表示类变量与属性变量网络营销企业，ｃ，　关键字工具。企业网站推广，　

…

，　是具体的取值收录网址，Ｄ表示数据集网站运营推广，Ｎ是数据集中　

的记录数量，其中前』＼黑客网站排名，‘个记录具有类标签产品怎么推广，后Ⅳ一　

Ⅳ　个记录没有类标签。　

２　ＨＮＢＮＣ结构和方法　

ＨＮＢＮＣ是在聚类结构的基础上怎么做好品牌推广，实现聚类方法　

的过程国外网络营销。层次聚类可以具有多个层次，依据高校教　

师科研能力评估特点关键词seo报价，本文只研究具有两个层次的　

聚类问题。下面给出两个层次的聚类结构和聚类　

方法泰安网站优化。　

２．１　ＨＮＢＮＣ结构　

结构是聚类的基础，根据结构来确定联合概率　

的分解形式和参数布局。标准的朴素贝叶斯网络聚　

类采用星形结构百度攻击，ＨＮＢＮＣ的结构是星形结构的复　

合梧州网，因此旅游网络推广，可将其分解为一些相互关联的星形结构，　

也就是ＨＮＢＮＣ可分解成具有层次顺序的一系列朴　

素贝叶斯网络聚类学习seo。两个层次的ＨＮＢＮＣ结构如图１　

所示。　

上层聚类　

下层聚类　下层聚类　下层聚类　

图１　ＨＮＢＮＣ结构　

２．２　ＨＮＢＮＣ方法　

由于ＨＮＢＮＣ包含两个层次的聚类，上层聚类　

（离散属性聚类）所采用的方法可以看作是下层聚　

类（混合属性聚类）的特殊情况网站推广策划，因此百度seo优化，只给出下　

层混合数据聚类方法，为表述的方便和提高可读性百度网络营销，　

属性和类变量仍用　学习推广。打开网页速度慢，…常德seo，　，ｃ表示经典广告文案，．ｓ表示星形　

结构seo诊断分析工具。　

确定类值的方法：依据星形结构所蕴含的变量　

之间条件独立性，得到联合概率的分解式为：　

ｎ　ｐ（ｘｌ网络推广发软件，…，　seo联盟网，ｃ　Ｉ　ｓ）＝Ｐ（ｃ）【

＝ｌ

＿】

ｐ（　Ｉ　ｃseo视频培训，ｓ）。（１）　

ｐ（ｃ）是类先验概率，ｐ（ｘ　Ｉ　ｃ丽江网推，Ｓ）是条件概率（五　

是离散变量）或条件密度（五是连续变量）。对给定　

的类数，随机初始化Ｃ的值，并对Ｃ的值进行迭代　

修正，直到满足终止条件结束迭代。在每一次迭代　

中丘仕达，按数据集中记录的顺序依次对类变量Ｃ的值进　

行修正今日头条自媒体，修正完所有记录中的Ｃ值实现一次迭代出口推广。　

对于离散属性置，只需采用更大似然方法估计　

（使用频率估计概率）属性条件概率即可成都网站制作价格。　

对于连续属性置，使用高斯核函数估计属性条　

件密度汽车软文，即　

＇Ｄ’．ｓ）　丽１　，　ｌＤ石家庄网络推广，　

Ｓ），　（２）　

其中Ｎ（ｃ）是例子集中Ｃ＝Ｃ的情况数量，ｇ（　，　

西安百度推广，　

丽　Ｉ　Ｄ，．ｓ）：　１　ｅ　ｘ　—　）　。　

为避免使用高斯核函数估计条件密度所导致对　

例子的过度拟合，在高斯核函数中引入形状参数Ｐ，　

（２）式的右边将变成丽　ｇ（　seo交易，　，　Ｐ　‘Ｄ，　

Ｓ）搜索网站有哪些，虽然当Ｐ≠１时这个函数将不具有密度函数的归　

一性alexa搜，但并不影响聚类过程巧说seo。　

设Ｃ∈｛ｃ　萧山网站建设，…热点指数，ｃ　｝线上推广，ｘＣｐ（ｃ）１１ｐ（ｘ　Ｉ　ｃ，Ｓ）进行归　

ｐ（ｃ）ｎｐ（　Ｉ　ｃ，ｓ）　

一化处理，记　（＾）＝　——上　———一。　

＾＝ｌ

∑ｐ（

ｃ　）兀ｐ（

ｉ＝ｌ　

　Ｉ　ｃ　网络推广软件，ｓ）　

对生成的随机数Ａ，按如下方法确定类变量Ｃ的　

ｃ　，０＜Ａ　ｓ　Ｗ（１）　

ｈ－１　＾　

取值：　＝　

Ｃｈ　加（　）＜Ａ　ｓ　埘（　

。　（３）　

ｒ－Ｉ　ｃ　，　Ａ＞∑ｔ

Ｉ＝Ｉ　

ｌseo优化关键词，（　）　

３　教师科研能力评估　

基于ＨＮＢＮＣ方法进行高校教师科研能力评估，　

首先需要建立指标体系，然后依据指标体系确定聚　

类结构，结合聚类结构和Ｇｉｂｂｓ　ｓａｍｐｌｉｎｇ便可进行　

聚类aso优化。　

３．１指标体系　

采用指标体系，当然百度推广，模型同样适合于多　

级指标体系，下面给出一个可用于高校教师科研能　

力评估的指标体系网站建设的发展。　

（１）一级指标　

教师科研能力等级（Ｃ）上海 网络公司，分４个级别南昌seo，分别　

是：Ａ级（高）、Ｂ级（较高）、Ｃ级（一般）和Ｄ　

级（较低）。　

（２）二级指标　

教师科研能力所属的二级指标是：基本素质　

（Ｘ。），学术影响（ｘ：），学术成果（ｘ　）网络推广方式，科研项　

目（ｘ４）关键词挖掘工具哪个好，它们都分三个等级，分别是Ａ级（好）、　

Ｂ级（中）和Ｃ级（差）　

（３）指标　

基本素质所属的指标是：受教育程度　

李兰春等：高校教师科研能力评估的贝叶斯网络聚类方法　

（ｘ温州seo优化，　），科研经历（Ｘ如何推广自己的品牌。　）整合网络营销，知识结构（Ｘ　，），科学态　

度（Ｘ。　），创新精神（ｘ。　）404是什么意思，：毒志品质（Ｘ．　）网上购物网站排行榜。　

学术影响所属的指标是：学术兼职（Ｘ　昆明网站建设哪家便宜，）病毒营销，　

期刊编审（Ｘ　：），邀请报告（Ｘ：，），人才计划　

（ＸＭ）上海做网站公司。　

学术成果所属的指标是：学术论文（Ｘ　。），　

学术专著（ｘ　）长尾关键词挖掘，知识产权（ｘ　，）建站培训，科研奖励　

（Ｘ　）。　

科研项目所属的指标是：立项级别（ｘ　），　

经费数量（Ｘ　），成果鉴定水平（Ｘ　市场推广计划，），成果鉴定　

等级（Ｘ４４）营销的方式。　

第指标既可以是离散指标随州网络公司，也可以是连续　

指标怎样建立自己的博客，根据实际情况而定百度site，在指标的下面还可　

以扩展出四级指标，对多级指标的聚类预测方法与　

指标类似世界搜索引擎排名。　

３．２　ＨＮＢＮＣ结构　

根据上面的高校教师科研能力评估指标体系可　

得到ＨＮＢＮＣ结构如下：　

图２用于高校教师科研能力评估的ＨＮＢＮＣ模型结构　

基于聚类结构和历史数据进行参数估计，从而　

得到用于教师科研能力评估的ＨＮＢＮＣ模型搜索引擎优化排名，输入　

教师科研能力的最新信息通过聚类运算便可获得该　

教师的科研能力等级迁安网。　

３．３　ＨＮＢＮＣ预测可靠性实验与分析　

在ＵＣＩ机器学习数据仓库　中选择１Ｏ个分类数　

据集论坛软文推广，只保留不足４％的类标签关键字优化，对去除类标签的　

记录分别进行分类和聚类预测石家庄网络营销，并将预测结果与真　

正的类标签进行比较获得预测准确率，情况如表１　

所示。　

表ｌ预测准确率比较　

国际标准　数据集例子的朴素贝叶一般聚类提高　优化　提高　

数据集　大小　数量　斯分类准确率％百分率％准确率％百分率％　

根据表１中的数据可以计算出，朴素贝叶斯网　

络分类的平均聚类预测准确率是６４．９ｌ％，一般聚类　

模型的平均预测准确率是８３．８８％万州网站建设，相对于分类预测　

平均提高幅度是２９．２２％；通过引入形状参数并优化　

的聚类模型的平均预测准确率是８６．５５％遵义网站建设，相对于一　

般聚类预测平均提高幅度是３．７９％网站分析。可见引人形状　

参数并优化的聚类模型预测更加准确搜索引擎优化怎么操作，将其用于高　

校教师科研能力评估，对评估结果的判断也会更加　

可靠。　

４小结　

本文根据高校教师科研能力评估的特点，给出　

了高校教师科研能力评估的指标体系百度快照，并建立了可　

用于高校教师科研能力评估的层次朴素贝叶斯网络　

聚类模型广州网站推广，其中的属性条件密度估计采用高斯核函　

数发外推网，为避免使用高斯核函数所导致的对例子过度拟　

合问题，在高斯核函数中引入形状参数，并通过形　

状参数的优化来改进预测的准确性心海建站，以提高评估判　

断的可靠性关键词排名。这个模型也可广泛用于其它领域的评　

估问题。　

参考文献：　

［１］朱东华百度大数据，杨丹丹网站建设的费用，袁军鹏．数据挖掘技术在科研成果评估系统　

中的应用［Ｊ］．科学学与科学技术管理，２００３（１）：３１—３３　

［２］许敏，戴朝荣，胡斌．基于模糊数学理论的高校科研能力评价　

研究［Ｊ］哈尔滨百度优化。科技管理研究泉州做网站，２００６（８）：１８５—１８７　

［３］王京文，胡忠望seo搜索优化，肖建华，等．高校教师科研水平评估指标体　

系的研究［Ｊ］．湖南工程学院学报：社会科学版火车头采集教程，２００６（５）：　

７３—７５　

［４］陈平．高校教师科研能力评价指标体系研究［Ｊ］．科技管理研　

究，２００９（１２）：１８７—１８８　

［５］ＪＩＮＧ　Ｙ　Ｓ，ＰＡＶＬＯＶＩ　Ｖseo网站设计，ＲＥＨＧ　Ｊ　Ｍ．Ｂｏｏｓｔｅｄ　Ｂａｙｅｓｉａｎ　ｎｅｔｗｏｒｋ　

ｃｌａｓｓｉｉｆｅｒｓ［Ｊ］．Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ，２００８，７３（２）：１５５—１８４　

［６　３　ＧＥＭＡＮ　Ｓ，ＧＥＭＡＮ　Ｄ．Ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ　Ｒｅｌａｘａｔｉｏｎ444ke。Ｇｉｂｂｓ　Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ　

ａｎｄ　ｔｈｅ　Ｂａｙｅｓｉａｎ　Ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｉｍａｇｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　ｏｎ　

Ｐａｔｔｅｒｎ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ａｎｄ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ优化网站，１９８４，６：７２１—７４２　

［７］ＧＥＯＲＧＥ　Ｈ　Ｊ，ＬＡＮＧＬＥＹ　Ｐ．Ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ　ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ　ｉｎ　

Ｂａｙｅｓｉａｎ　ｃｌａｓｓｉｉｆｅｓｒ［ｃ］／／Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｅｌｅｖｅｎｔｈ　Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ　ｏｎ　

Ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ　ｉｎ　Ａｒｔｉｆｉｃｉｌａ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ企业网络营销策略，Ｍｏｎｔｒｅａｌ网赚方法，Ｑｕｅｂｅｃ：Ｍｏｒｇａｎ　

Ｋａｕｆｍａｎｎ天津网站策划，１９９５　

［８】ＭＵＲＰＨＹ　Ｓ　Ｌ合肥关键词排名优化，ＡＨＡ　Ｄ　Ｗ。ＵＣＩ　ｒｅｐｏｓｉｔｏｒｙ　ｏｆ　ｍａｃｈｉｎｅ　ｌｅａｒｎｉｎｇ　ｄａｔａ－　

ｂａｓｅｓ［ＥＢ／ＯＬ］．ｈｔｔｐ：／／￣＇ｗ．ｉｅｓ．ｕｃｉ．ｅｄｕ／一ｍｌｅａｍ／ＭＬＲｅｐｏｓ－　

ｉｔｏｒｙ．Ｈｔｍｌ　

作者简介：李兰春（１９５９一）固原网，女洛阳网站建设，吉林蛟河人云南网站设计，讲师推56论坛，研究方向为　

教育评估理论与方法；王双成（１９５８一）桂林seo优化，男哈尔滨百度，吉林省吉林市人营销知识，教　

授，博士。研究方向为现代智能技术与应用；王婧（１９６８一）推56论坛，女，　

辽宁沈阳人，处长。研究方向为教育管理与评估百度竞价优化。