一种融合路径约束的DAG学习方法及系统

本发明公开了一种融合路径约束的DAG学习方法及系统，属于人工智能中机器学习技术领域，包括：构建父集识别算法；构建路径约束的表征方式；建立用于在状态中存储每一个子结构的精确搜索图；建立基于所述精确搜索图中的路径约束进行简化的删减规则；构建动态规划搜索算法；该融合路径约束的DAG学习方法及系统，通过结合路径约束改善了现有方法无法存储成为全局最优解的次优结构的问题，ACOG下的动态规划相比于现有方法可以取得更少的时间空间消耗，且可扩展性和鲁棒性都有很好的保障。