基于蝙蝠算法的贝叶斯网络结构学习研究

• 作者: 卜宾宾 蒋艳
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网络 结构学习 蝙蝠算法 最大最小爬山算法 贪婪算法
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 仿真方法与算法
• 页码范围: 288-291
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3734字
• 语种: 中文

摘要

针对混合算法学习贝叶斯网络结构存在易陷入局部最优、搜索精度低等问题,提出了采用蝙蝠算法和约束结合的贝叶斯网络结构混合算法.首先应用最大最小父子(Max-min parents and children,MMPC)节点集合构建初始无向网络的框架,然后利用蝙蝠算法进行评分搜索并确定网络结构中边的方向.最后应用上述算法学习ALARM网,并和最大最小爬山(themax-min hill climbing,MMHC)算法,贪婪搜索算法相比较,结果表明在增加边、反转边、删除边以及结构海明距离方面都有不同程度的减少,表明改进算法具有较强的学习能力和良好的收敛速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋艳	上海理工大学管理学院	46	179	7.0	11.0
2	卜宾宾	上海理工大学管理学院	4	14	2.0	3.0