基于MMHC算法的贝叶斯网络结构学习算法研究

• 作者: 何德琳 程勇 赵瑞莲
• 来源期刊: 北京工商大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网络 模拟退火 随机重启爬山搜索 禁忌搜索
• 年，卷（期）: 2008,（3）
• 所属期刊栏目: 电子信息工程
• 页码范围: 43-48
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 4957字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1513.2008.03.012

摘要

贝叶斯网络是人工智能领域研究不确定环境下知识表示和因果推理的有效工具之一.迄今为止已经提出了许多贝叶斯网络结构学习算法.MMHC算法是一种较新的贝叶斯网络结构学习算法,该算法的评分搜索阶段应用了贪婪搜索算法,但该算法容易陷入局部最优而无法得到全局最优网络,针对该缺点,在MMHC算法的评分搜索阶段应用模拟退火、随机重启爬山搜索、禁忌搜索3种搜索策略取代贪婪搜索,详尽的实验结果表明在MMHC算法中这3种搜索算法的效果普遍优于贪婪搜索,其中模拟退火搜索学习效果最好,MMHC算法的评分搜索阶段可以用模拟退火搜索替代贪婪搜索达到提升算法的学习效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵瑞莲	北京化工大学信息科学与技术学院	49	470	12.0	20.0
2	何德琳	北京化工大学信息科学与技术学院	2	19	2.0	2.0
3	程勇	北京化工大学信息科学与技术学院	8	80	6.0	8.0