| 基于蝙蝠算法的贝叶斯网络结构学习研究 |
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| 引用本文： | 卜宾宾,蒋艳.基于蝙蝠算法的贝叶斯网络结构学习研究[J].计算机仿真,2015,32(2):288-291. |
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| 作者姓名： | 卜宾宾 蒋艳 |
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| 作者单位： | 上海理工大学管理学院,上海,200093 |
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| 基金项目： | 上海市教委创新项目资助，上海市一流学科(系统科学)项目资助 |
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| 摘 要： | 针对混合算法学习贝叶斯网络结构存在易陷入局部最优、搜索精度低等问题,提出了采用蝙蝠算法和约束结合的贝叶斯网络结构混合算法。首先应用最大最小父子(Max-min parents and children,MMPC)节点集合构建初始无向网络的框架,然后利用蝙蝠算法进行评分搜索并确定网络结构中边的方向。最后应用上述算法学习ALARM网,并和最大最小爬山(the max-min hill climbing,MMHC)算法,贪婪搜索算法相比较,结果表明在增加边、反转边、删除边以及结构海明距离方面都有不同程度的减少,表明改进算法具有较强的学习能力和良好的收敛速度。
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| 关 键 词： | 贝叶斯网络 结构学习 蝙蝠算法 最大最小爬山算法 贪婪算法 |
Bayesian Network Structure Learning Research Based on Bat Algorithm |
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| BU Bin-bin,JIANG Yan.Bayesian Network Structure Learning Research Based on Bat Algorithm[J].Computer Simulation,2015,32(2):288-291. |
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| Authors: | BU Bin-bin JIANG Yan |
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| Affiliation: | BU Bin-bin;JIANG Yan;Business School,University of Shanghai for Science and Technology; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Bayesian network Structure learning Bat algorithm Max-min hill climbing (MMHC) algorithm Greedy algorithm |
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