基于改进蚁狮优化的贝叶斯网络结构学习算法 |
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引用本文: | 陈海洋,尚珊珊,任智芳,刘静,张静.基于改进蚁狮优化的贝叶斯网络结构学习算法[J].空军工程大学学报,2023,24(2):104-111. |
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作者姓名: | 陈海洋 尚珊珊 任智芳 刘静 张静 |
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作者单位: | 西安工程大学电子信息学院,
西安,710048 |
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基金项目: | 国家自然科学基金
(51905405) |
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摘 要: | 为了改善小数据集下BN结构学习中对数据利用不充分的缺陷,
提高贝叶斯结构学习算法的寻优效率,提出基于改进蚁狮优化的贝叶斯网络结构学习算法。首先,通过互信息约束初步构建网络,并对蚁狮算法初始化;其次,为了有效利用小数据集,用改进的sigmoid函数对迭代中的矩阵元素进行二值转换;为了进一步提高蚁狮算法的搜索效率,用生物地理算法中的迁移、变异、清除算子抽取更换个别蚂蚁;最后,结合蚁狮算法的更新机制寻找最优解。实验结果表明,文中算法寻优效率高、收敛速度快,能跳出局部最优,具有更高的准确性。
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关 键 词: | 贝叶斯网络 结构学习 互信息 蚁狮算法 sigmoid函数 生物地理算法 |
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