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第一作者 ： 姚洁

发表时间 ： 2017-01-01

发表刊物 ： 计算机工程

所属单位 ： 数理与信息工程学院

文献类型 ： 期刊

卷号 ： 第43卷

期号 ： 第5期

页面范围 ： 317-321

ISSN ： 1000-3428

关键字 ： 贝叶斯网络；结构学习；MMPC算法；K2算法；广度优先搜索

摘要 ： 针对K2算法学习贝叶斯网络结构时需要确定节点顺序的问题,提出一种混合贝叶斯网络结构学习算法。在给定数据集的情况下,利用MMPC算法获得网络的初始结构图,应用广度优先搜索的方式对此初始结构图进行搜索,从该图中入度为0的节点出发,按层次依次访问图中的邻接点,获得优化的节点顺序。将该节点顺序作为K2算法的初始节点顺序,再利用K2算法对空间进行搜索,找到全局最优解。实验结果表明,与K2算法和限制性粒子群算法相比,该算法在相同的样本数据集下产生多边、少边和反边情况的概率更低,并且可学习到更准确的贝叶斯网络结构,收敛

是否译文 ： 否