多贝叶斯网络分类器集成模型研究

• 作者: 李玉玲 程云志
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 贝叶斯网络 分类器集成模型 结构学习 约束信息熵 免疫遗传算法
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 页码范围: 54-57,61
• 页数: 5页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文

摘要

提出了一种多贝叶斯网络集成的分类和预测方法.把专家知识作为"疫苗",利用免疫遗传算法和约束信息熵适应度函数相结合的方法进行贝叶斯网络结构的学习,得到多个反映同一样本数据集的、网络结构复杂度折衷的、满意的贝叶斯网络结构.然后,给出了多贝叶斯网络分类器集成模型,把学习得到的贝叶斯网络进行集成,代表"专家"对未知类别的不完全数据进行群决策的分类和预测,提升贝叶斯网络分类器的泛化能力.最后,结合贝叶斯推理工具GeNIe软件,通过实例说明该方法的合理性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李玉玲	北京理工大学管理与经济学院	14	83	4.0	8.0
5	程云志	河南大学数据与知识工程研究所	12	22	3.0	4.0