网络结构学习

作品数：131被引量：524H指数：13
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基于密度核估计的贝叶斯网络结构学习算法被引量：6
《计算机工程与应用》2014年第15期107-112,共6页韩绍金 李建勋 
国家重点基础研究发展规划(973)(No.2009CB824900);国家自然科学基金(No.61175008;No.60935001);航天支撑基金(No.2011-HT-SHJD002)
贝叶斯网络结构学习算法主要包括爬山法和K2算法等,但这些方法均要求面向大样本数据集。针对实际问题中样本集规模小的特点,通过引入概率密度核估计方法以实现对原始样本集的拓展,利用K2算法进行贝叶斯网络结构学习。通过优化选择核函...
关键词：贝叶斯网络 小样本结构学习 K2算法 
面向粒子群优化的贝叶斯网络结构学习算法被引量：3
《计算机工程与应用》2010年第20期193-196,共4页黄河笑 衡星辰 彭建涵 
国家重点基础研究发展规划(973)No.2004CB719400~~
提出了一种基于离散粒子群优化的贝叶斯网络结构学习算法——PSBN(Particle Swarm for Bayesian Network)。贝叶斯网络的结构被映射为一种符号编码,通过在迭代过程中对粒子的符号编码进行调整,从而进化得到具有更高适应度值的贝叶斯网...
关键词：贝叶斯网络 粒子群优化 适应度函数 结构学习 符号编码 
基于约束最大信息熵的贝叶斯网络结构学习算法被引量：6
《小型微型计算机系统》2005年第6期983-987,共5页张少中 王秀坤 
国家科技部"九七三"专项(2001CCA00700)资助.
贝叶斯网络的学习可分为结构学习和参数学习.基于约束最大信息熵的结构学习算法是一种以搜索最高记分函数为原则的方法.本文以KL距离、相互信息以及最大相互信息为基础,通过附加合适的约束函数降低变量维数和网络结构的复杂度,提出了一...
关键词：贝叶斯网络 结构学习 最大信息熵 约束函数 启发式算法 
基于模拟退火的贝叶斯网络结构学习算法被引量：1
《计算机科学》2004年第10期196-199,208,共5页张少中 王秀坤 丁华 
国家科技部973专项;2001CCA00700
贝叶斯网络的学习可分为结构学习和参数学习。基于模拟退火的结构学习算法是一种以搜索最高记分函数为原则的智能优化方法。本文以KL距离、相互信息以及最大相互信息为基础,通过附加合适的约束函数降低学习搜索的复杂度,提出一种附加约...
关键词：结构学习 贝叶斯网络 模拟退火算法 算法 搜索 参数学习 最大熵 约束函数 表示 距离 
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