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基于多组典型相关变量的因果关系发现算法

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现有的因果关系发现算法主要基于单个观察变量本身之间的因果关系,无法适用于多组观察变量,为此提出了一种多组典型相关变量的因果关系发现算法.首先,引入多组典型相关变量建立多组典型相关变量的线性非高斯无环模型并提出对应的目标函数;然后,采用梯度上升的方法求解目标函数,构建多组典型相关变量的因果关系网络.模拟实验验证了该算法的有效性,并在移动基站数据上发现了一批有价值的多组无线网络性能指标间的因果关系.
Causal discovery algorithm based on multiset canonical correlation variables

陈薇、蔡瑞初、伍运金、谢峰、郝志峰

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广东工业大学计算机学院,广州510006

佛山科学技术学院数学与大数据学院,广东佛山528225

多组典型相关变量 线性非高斯无环模型 因果关系发现 因果关系网络

NSFC-广东联合基金资助项目国家自然科学基金资助项目广东省自然科学基金资助项目广东省自然科学基金资助项目广东特支计划资助项目广州市珠江科技新星资助项目广州市科技计划资助项目

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2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2019.12.0618

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(1)
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