基于TAN结构的启发式贝叶斯网络结构学习算法

• 作者: 程泽凯
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网络 树扩展朴素贝叶斯结构 结构学习 启发式
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 61-63
• 页数: 3页
• 分类号: TP181|TP39
• 字数: 2844字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2007.08.018

摘要

贝叶斯网络结构学习是个NP难题.一种有效且准确性较高的学习算法是K2算法.但K2算法要确定结点次序,在无先验信息时受到很大限制.提出了一种启发式结构学习G算法,该算法以学习树扩展朴素贝叶斯TAN结构作为启发式信息,由该启发式信息生成结点次序,再用K2算法生成贝叶斯网络结构.实验结果表明,G算法可以解决无先验信息时确定结点次序的问题.所添加的弧比较简洁,网络结构比TAN结构更加合理.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程泽凯	安徽工业大学计算机学院	51	532	9.0	22.0