基于蚁群节点寻优的贝叶斯网络结构算法研究

• 作者: 刘彬 刘永记 刘浩然 孙美婷 李雷
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 互信息 蚁群优化 K2算法 贝叶斯网络结构学习 水泥回转窑
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 自动控制技术
• 页码范围: 143-150
• 页数: 8页
• 分类号: TH165+.3
• 字数: 5904字
• 语种: 中文

摘要

K2算法是学习贝叶斯网络结构的经典算法.针对K2算法依赖最大父节点数和节点序的不足,以及蚁群算法搜索空间庞大的问题,提出了一种新的贝叶斯结构学习算法-MWST-ACO-K2算法.该算法通过计算互信息建立最大支撑树(MWST),得到最大父节点数;然后利用蚁群算法(ACO)搜索最大支撑树,获得节点顺序;最后结合K2算法得到最优的贝叶斯网络结构.仿真实验结果表明,该方法不仅解决了K2算法依赖先验知识的问题,而且减少了蚁群算法的搜索空间,简化了搜索机制,得到较好的贝叶斯结构.最后将该算法应用到冀东水泥回转窑的实际数据中,构建水泥回转窑的贝叶斯网络结构,提高了故障诊断的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘彬	燕山大学信息科学与工程学院	304	3194	26.0	40.0
2	刘浩然	燕山大学信息科学与工程学院	80	568	14.0	20.0
3	李雷	燕山大学电气工程学院	8	61	4.0	7.0
4	刘永记	燕山大学信息科学与工程学院	4	38	3.0	4.0
5	孙美婷	燕山大学信息科学与工程学院	3	38	3.0	3.0