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基于微粒群优化的贝叶斯网络结构学习方法
引用本文:梁洁,蔡琦,初珠立,王海萍.基于微粒群优化的贝叶斯网络结构学习方法[J].华中科技大学学报(自然科学版),2012,40(12):44-48.
作者姓名:梁洁  蔡琦  初珠立  王海萍
作者单位:1. 海军工程大学船舶与动力学院,湖北武汉,430033
2. 91206部队,山东青岛,266106
基金项目:武器装备预研基金资助项目
摘    要:建立了一种基于微粒群优化的贝叶斯网络结构学习方法,将贝叶斯网络的结构学习过程转化为对应邻接矩阵的评分寻优问题;将网络节点顺序和节点间因果关系的确定内化于评分寻优过程,避免了算法需要节点有序或事前排序的限制.建立了完整的0-1矩阵微粒群优化计算法则,在网络寻优过程中仅通过改变有向边的方向去除网络中出现的环路,以保证搜索过程中网络结构的完整性.通过ASIA网和CarStart网的数据实验证明了算法的有效性.

关 键 词:贝叶斯网络  微粒群优化算法  邻接矩阵  有向无环图  结构学习

Bayesian network structure learning algorithm using particle swarm optimization
Liang Jie,Cai Qi,Chu Zhuli,Wang Haiping.Bayesian network structure learning algorithm using particle swarm optimization[J].JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY.NATURE SCIENCE,2012,40(12):44-48.
Authors:Liang Jie  Cai Qi  Chu Zhuli  Wang Haiping
Institution:1 Naval Architecture and Power Engineering College,Naval University of Engineering, Wuhan 430033,China;2 Army 91206,Qingdao 266106,Shandong China)
Abstract:
Keywords:Bayesian network  particle swarm optimization(PSO)  adjoined matrix  directed acyclic graph  structure learning
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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