本文選題：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)決策推理　切入點(diǎn)：網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)　出處：《統(tǒng)計(jì)與決策》2017年21期

【摘要】：文章結(jié)合總和一階貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模擬,獲得面向不同風(fēng)險(xiǎn)控制決策程度的房地產(chǎn)先驗(yàn)概率、后驗(yàn)概率及其對(duì)應(yīng)的密度函數(shù),從中比對(duì)不同投資風(fēng)險(xiǎn)控制效益對(duì)應(yīng)的條件概率。結(jié)果表明,基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理可以獲得更具有確切顯性特性的房地產(chǎn)投資風(fēng)險(xiǎn)控制決策信號(hào);中層級(jí)獲得了最高的測(cè)試值,最低的為高風(fēng)險(xiǎn)決策級(jí)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理一定程度上削弱了原先的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)控制的先驗(yàn)概率對(duì)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度的影響,應(yīng)均衡房地產(chǎn)在風(fēng)險(xiǎn)控制絕對(duì)與管理之間的投資策略。
[Abstract]:In this paper, the first order Bayesian network learning simulation is combined to obtain the real estate priori probability, posteriori probability and their corresponding density function for different degree of risk control decision. The results show that based on Bayesian network reasoning, the real estate investment risk control decision signals with more explicit characteristics can be obtained, and the highest test value is obtained in the middle level. The lowest is high risk decision level. Bayesian network reasoning weakens the influence of prior probability of network learning on investment risk control to some extent. The investment strategy of real estate between absolute risk control and management should be balanced.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;四川托普信息技術(shù)職業(yè)學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71171169) 四川省教育廳項(xiàng)目(w15215217) 西華大學(xué)校重點(diǎn)項(xiàng)目(zw1411534)
【分類號(hào)】：F299.23

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8 張W歐，

本文編號(hào)：1658891