K2与模拟退火相结合的贝叶斯网络结构学习

针对基于模拟退火的贝叶斯网络结构学习算法由于模型扰动方式遍历模型空间的能力不足,往往不能获得全局最优网络结构的问题,将K2算法与模拟退火算法相结合,提出了一种改进的贝叶斯网络结构学习算法.算法通过随机交换当前节点序中2个节点的位置以产生新的节点序,再利用K2算法学习获得贝叶斯网络结构,作为模拟退火算法中的新状态,以达到提高模型全局扰动能力的目的.算法记录了在模拟退火过程中遇到过的最优网络结构,并在模拟退火过程结束后再利用爬山法对其作进一步优化.对Asia网的仿真学习结果表明:在样本量较为充足的情况下,所提算法能够获得近似全局最优的网络结构,具有较好的学习效果,但算法的效率略显不足.     

基于最小描述长度和K2的贝叶斯网络结构学习算法

为了找到既简约又客观的网络结构,在分析最小描述长度(MDL)测度和K2算法特点的基础上,提出了一种将MDL与K2算法相结合的贝叶斯网络结构学习算法(KMBN).实验结果表明,KMBN算法在时间复杂性和可靠性方面都优于传统的K2算法和基于K2与模拟退火的贝叶斯网络结构学习算法.     

K2算法在贝叶斯网络结构学习中的改进研究

针对K2算法学习贝叶斯网络(BN)结构苛刻的先验节点顺序条件,提出先验信息重构方法来提高算法适用性,让K2算法得到更加精准的网络结构。对于K2算法在较小样本数据中结构精度低的问题,使用模拟退火(SA)算法对其进行优化。利用重构先验信息构建初始网络结构,改进SA算法的邻域求解方法,以求得网络的最优结构。通过学习4个BN结构,将改进的混合算法分别与K2算法和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法进行优劣仿真比较。仿真结果表明:在相同的网络结构和先验条件下,该文改进的混合算法都能更好地识别网络结构,在各网络结构中无论先验经验是否准确,在结构精确度和海明距离方面都具有较强的学习能力。     

贝叶斯网络结构学习算法探析

贝叶斯网络将概率理论和图论相结合,为解决不确定性问题提供了一种自然而直观的方法.近年来,贝叶斯网络逐渐成为国内外智能数据处理的研究热点之一,被广泛应用于专家系统、决策支持、模式识别、机器学习和数据挖掘等领域.本文在对贝叶斯网络全面概述的基础上,深入研究贝叶斯网络的基本原理、贝叶斯网络的典型推理和学习算法.     

基于K2算法的属性层级结构学习研究

诊断测验所考察的属性之间往往存在某种层级关系,然而基于专家经验获得的属性层级关系易出现分歧或错误.该文将属性掌握模式作为输入,考察K2算法在不同阈值条件下学习得到属性层级结构的准确性.模拟研究和实证数据分析的结果表明:K2算法对属性层级结构的学习有较高的成功率,并且K2算法对于4种基本层级结构有不同的敏感性,其中线性型和发散型对阈值的敏感性较低,而收敛型和无结构型对于阈值的敏感性较高.     

基于混合改进鸟群算法的贝叶斯网络结构学习

针对贝叶斯网络结构学习中寻优效率低下、易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于混合改进鸟群算法的贝叶斯网络结构学习算法.首先,通过互信息约束算法迭代初始网络;其次,改进鸟群算法,在经典鸟群算法中加入自适应惯性权重,随着迭代次数的增加动态调整搜索空间、改变收敛速度;最后,将改进的鸟群算法作为搜索策略,进行贝叶斯网络结构寻优.实验结果表明:改进的算法在寻优过程中不仅有较好的准确率和较快的收敛速度,而且具有良好的全局寻优能力.     

学习贝叶斯网络结构的混合粒子群算法

 针对直接使用粒子群算法进行结构学习效率较低的缺陷,基于无约束优化,提出一种贝叶斯网络结构学习的混合粒子群算法。该算法首先构造并求解一无约束优化问题,其最优解对应的无向图中的边可为结构学习提供一搜索范围,缩小粒子群算法的搜索空间,然后在缩小的空间中完成对贝叶斯网络的结构学习,从而提高了粒子群算法的学习效率。仿真试验结果表明,该混合粒子群算法可以快速、准确地学习到最优贝叶斯网络结构。     

一种增强贝叶斯网络结构学习的自动变量序调整算法

现有的混合结构学习算法受制于变量的邻居集,导致混合结构学习算法在约束学习阶段,若变量的邻居集没有包含真实结构的节点,该节点将再也不会被考虑.为改进这一问题,通过探索贝叶斯网络结构与节点影响度间存在的可能性关系,设计基于节点影响度的变量序调整方法并将调整后的变量序应用于网络结构学习.调整后的变量序在减少搜索空间的同时,也...     

基于K2算法的因果结构学习研究综述

贝叶斯网络是一种处理不确定性知识的有效工具,因为其能很大程度降低推理的复杂度,在数据挖掘、机器学习等领域得到了广泛的应用.贝叶斯网络结构学习是其重要研究内容之一,其中K2算法由于其能有效避免似然等价问题,以及在时间复杂度和准确度上都优于大部分经典算法,因此备受研究者关注.针对K2算法受节点序约束,采用贪婪搜索技术处理模...     

一种隐式法的贝叶斯网络结构学习

通过分析K2,BIC,AIC和IM等方式的原理,改进K2算法,在不考虑先验知识的基础上,创建了新的基于隐式网络的打分函数取代了原有算法的评分规则,实现贝叶斯网络结构学习.仿真实验结果表明,针对标准数据集学习,隐式法的贝叶斯网络学习算法在没有先验知识的条件下和依赖先验知识的基于BDe评分的K2算法相比收敛速度和准确率有一...     

基于蜂群算法和遗传算法的贝叶斯网络结构混合学习方法

变量之间的关系对解释数据具有重要作用,而贝叶斯网络恰恰是表示变量之间关系的重要工具.针对贝叶斯网络结构学习问题,基于蜂群算法(ABC)和遗传算法(GA),提出一个新的混合型算法(ABC-GA).由于ABC-GA融合了ABC算法和GA算法的长处,所以可以弥补单独使用任一算法的缺陷.数值试验结果表明:ABCGA算法具有较高的计算效率和计算精度.     

贝叶斯网络学习算法研究

贝叶斯网络是一种概率图形模型,它提供了不确定性环境下的知识表示、推理、学习手段,可以完成决策、诊断、预测、分类等任务,已广泛应用于数据挖掘、语音识别、工业控制、经济预测、医疗诊断等诸多领域。贝叶斯网络将概率理论和图论相结合,为解决不确定性问题提供了一种自然而直观的方法。在对贝叶斯网络全面概述的基础上,深入研究了贝叶斯网络的结构学习。     

免疫遗传算法学习贝叶斯网等价类

针对遗传算法学习贝叶斯网存在的问题, 提出一种基于骨架搜索的免疫遗传算法学习贝叶斯网等价类, 该方法综合了基于约束和打分搜索的方法, 可以在遗传过程中避免产生非法结构, 并从骨架空间映射到等价类空间进行搜索. 实验数据表明, 免疫算子的使用可有效缩小搜索空间规模, 加快收敛速度, 提高执行效率.     

边排序贝叶斯网络结构学习算法应用于基因调控网络构建

提出一种基于多数据源融合思想的贝叶斯网络结构学习算法.该方法在现有贝叶斯网络结构学习算法的基础上,进行网络结构再学习,能有效处理不同数据源无法简单合并的问题.实验结果表明:在现有基因芯片数据节点数过多但数据量过少的前提下,该算法能有效提高建网精度;基于酿酒酵母细胞周期对不同实验条件下的表达数据进行融合,可以将正确率提高约12%.     

基于迁移学习的贝叶斯网络参数学习方法

针对贝叶斯网络参数迁移过程中对源域及目标域限定条件较多等问题,在考虑源域-目标域多种信息形式的情况下,提出一种基于贝叶斯网络参数迁移学习的统一框架.该方法综合考虑了源域结构和数据量在迁移中的作用,在结构相似性的基础上,探讨了备选源域数据量对参数迁移的影响.在迁移过程中引入与目标域数据相关的平衡系数.通过平衡系数将目标域...     

多输入模糊神经网络结构优化的快速算法

采用规则前件提取,以获得较少的高效规则,对模糊神经网络(Fuzzy Neural Network)进行结构优化,解决了在多输入模糊系统中因规则数多导致的结构庞大问题,使之适用于多输入模糊系统．结构学习中采用竞争算法优化隶属函数,保证规则前件提取的高效;参数学习中采用梯度下降法调整网络参数。