网络结构学习

作品数：131被引量：524H指数：13
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贝叶斯网络结构学习的CMIHC算法
《计算机科学》2023年第S02期549-555,共7页李晓晴 于海征 
国家自然科学基金(61662079,11761070,U1703262);新疆维吾尔自治区自然科学基金面上项目(2021D01C078)。
贝叶斯网络源于对人工智能领域不确定问题的研究,是进行不确定问题推理和数据分析的重要工具。自贝叶斯网络结构学习诞生以来,已有众多成熟的结构学习算法,包括基于依赖分析的方法、基于评分搜索的方法和混合搜索的方法。其中利用信息...
关键词：贝叶斯网络 结构学习 条件互信息 爬山算法 CMIHC算法 
基于子网融合的贝叶斯网络结构学习算法被引量：6
《计算机科学》2022年第S02期64-70,共7页钟坤华 陈芋文 秦小林 
国家重点研发计划项目(2018YFC0116704);四川省科技计划(2019ZDZX0006,2020YFG0010,2020YFQ0056);中科院STS区域重点A类(KFJ-STS-QYZD-2021-21-001);全国科学院联盟合作项目(中国科学院成都分院-重庆科学技术研究院)
针对贝叶斯网络结构学习K2算法要求提供实际难以获得的准确先验节点顺序信息以及爬山算法对初始网络结构依赖性强且容易陷入局部最优的问题,提出了一种基于子网融合的贝叶斯网络结构学习算法Sub-BN-Merge。该算法首先为每个节点构造一...
关键词：贝叶斯网络 结构学习 子网融合 K2算法 爬山算法 
基于多头绒泡菌的贝叶斯网络结构学习被引量：4
《计算机科学》2019年第9期206-210,共5页林朗 张自力 
贝叶斯网络是概率统计与图论相结合的一种图模型,已成功应用于多个领域中。然而,仅依赖专家的领域知识构建贝叶斯网络非常困难。因此,从数据中学习贝叶斯网络结构已经成为该研究领域的重点问题。针对贝叶斯网络结构学习搜索空间太大的问...
关键词：贝叶斯网络 结构学习 多头绒泡菌 条件互信息 
基于云遗传退火的贝叶斯网络结构学习算法被引量：6
《计算机科学》2017年第9期239-242,共4页曹如胜 倪世宏 张鹏 
针对贝叶斯网络结构学习对算法高效性的要求,提出将云遗传算法和模拟退火算法相结合的云遗传模拟退火算法,以云遗传算法的选择、云交叉和云变异来完成模拟退火算法中的更新解操作;同时,针对算法在特定条件下陷入早熟收敛的问题,提出了...
关键词：云模型 遗传算法 模拟退火 结构学习 
小样本贝叶斯网络结构学习的KDE-CGA算法被引量：6
《计算机科学》2017年第B11期437-441,共5页许建锐 李战武 徐安 
针对小样本数据条件下的贝叶斯网络结构学习,首先利用核密度估计(Kernel Density Estimation,KDE)对小规模样本数据进行拓展,然后引用云遗传算法(Cloud Theory-based Genetic Algotithm,CGA)对贝叶斯网络结构进行学习。通过优化改进核...
关键词：小样本 贝叶斯网络 结构学习 核密度估计 云遗传算法 
基于条件互信息和概率突跳机制的贝叶斯网络结构学习算法被引量：3
《计算机科学》2015年第3期214-217,共4页魏中强 徐宏喆 李文 桂小林 
国家自然科学基金(61172090)资助
贝叶斯网络分类器的精确构造是NP难问题,使用K2算法可以有效地缩减搜索空间,提高学习效率。然而K2算法需要初始的节点次序作为输入,这在缺少先验信息的情况下很难确定;另一方面,K2算法采用贪婪的搜索策略,容易陷入局部最优解。提出了一...
关键词：贝叶斯网络分类器 结构学习 条件互信息 概率突跳 K2算法 
一种基于随机抽样的贝叶斯网络结构学习算法被引量：2
《计算机科学》2009年第2期199-202,共4页胡春玲 胡学钢 
安徽省自然科学基金课题(编号050420207)资助
针对贝叶斯网络的结构学习问题,基于并行随机抽样的思想提出了结构学习算法PCMHS,构建多条并行的收敛于Boltzmann分布的马尔可夫链。首先基于节点之间的互信息,进行所有马尔可夫链的初始化,在其迭代过程中,基于并行的MHS抽样总体得到产...
关键词：贝叶斯网络 结构学习 随机抽样 马尔可夫链 建议分布 
基于贝努里分布的贝叶斯网络结构学习算法被引量：1
《计算机科学》2008年第1期168-170,共3页孙岩 吕世聘 唐一源 
国家自然基金项目(60472017,30670699)资助课题
目前,学习具有丢失数据的贝叶斯网络结构主要采用结合EM算法的打分-搜索方法和基于依赖分析的思想,其效率和可靠性比较低。本文针对此问题建立一个新的具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习算法。该方法首先根据贝努里分布来表示数据库中...
关键词：贝努里分布 KL散度 贝叶斯网络 Gibbs取样 
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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