基于MDL原理与混合遗传算法的Bayesian网络结构学习

• 作者: 张佑生 彭青松 汪荣贵 钱隆 骆祥峰
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: Bayesian网络 标准遗传算法 最小描述长度 爬山算法 结构学习
• 年，卷（期）: 2002,（7）
• 所属期刊栏目: 网络技术
• 页码范围: 27-29
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7180.2002.07.008

摘要

从大型数据库中学习Bayesian网络结构是Bayesian网络应用的难点之一.在分析标准遗传算法与爬山算法各自优点与不足的基础上,将这两种算法相结合,以最小描述长度为评价函数,得到一种混合遗传算法,实现了它们的优势互补.文章给出了混合遗传算法的计算步骤,并通过对ALARM数据库学习得到的Bayesian网络结构.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张佑生		135	1269	19.0	29.0
2	汪荣贵		104	1458	21.0	34.0
3	彭青松		16	158	7.0	12.0
4	钱隆		1	10	1.0	1.0
5	骆祥峰		15	263	9.0	15.0