K2 ＆ HC 结构学习算法

贝叶斯网络理论在人工智能领域发挥着重要作用。贝叶斯网络从数据中学习知识的能力使得它在医学、故障诊断、预测等领域的应用迅速发展起来。结构学习算法成为贝叶斯网络的重要研究方向，它能够有效分析变量之间依赖关系，合理挖掘数据和知识。K2算法评分性能突出，而爬山算法能有效弥补K2评分法的解空间过于复杂的问题。论文结合K2评分函数和爬山策略，提出了K2＆HC算法。同时，K2＆HC算法在爬山策略中融入了回溯原理，解决了贝叶斯结构学习算法中存在的收敛于局部最优的问题，合理优化了算法的性能。同K2和K2SA算法进行仿真对比，得出在精度和收敛速度综合性能上K2＆HC表现突出的结论。