基于双层贝叶斯网增强学习机制的网络认知算法

• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 认知网络 贝叶斯网络 分层模型 增强学习
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 1320-1323
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.05.008

摘要

为提高网络认知的准确度，采用双层贝叶斯网络模型对网络参数进行层次化描述；采用强化学习推理算法对模型的条件概率表进行分级和学习，删除冗余信息，更准确地反映网络参数间的依赖关系，保证网络认知算法的准确度。经仿真分析，证明算法能够更好地描述网络参数的依赖信息，具有较高的推理准确度。