| 贝叶斯网络结构粒子群优化学习算法 |
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| 引用本文： | 刘扬. 贝叶斯网络结构粒子群优化学习算法[J]. 厦门理工学院学报, 2014, 0(5) |
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| 作者姓名： | 刘扬 |
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| 作者单位： | 集美大学诚毅学院信息工程学院,福建 厦门,361021 |
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| 摘 要： | 提出一种信息论结合粒子群优化的贝叶斯网络结构学习算法,将约束最大信息熵作为最高评分函数,对网络结构进行复杂度约束,设计了粒子位置和速度向量的操作方法,解决单纯利用KL距离进行搜索的缺陷.在网络结构的搜索空间相对较大的情况下,该优化算法能在较短的时间内收敛,获得更准确的网络结构.仿真实验结果表明,该算法在时间和精度上都具有较好的效果.
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| 关 键 词： | 贝叶斯网络 结构学习 最大信息熵 粒子群优化 |
Particle Swarm Optimization Learning of Bayesian Network Structure |
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| LIU Yang. Particle Swarm Optimization Learning of Bayesian Network Structure[J]. Journal of Xiamen University of Technology, 2014, 0(5) |
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| Authors: | LIU Yang |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Bayesian network structure learning maximum information entropy particle swarm optimization |
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