基于拓扑排序的贝叶斯网络结构学习方法

• 作者: 苏树伟 范科峰 莫玮
• 来源期刊: 电视技术
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网络 结构学习 K2算法 拓扑排序
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 网络与融合
• 页码范围: 4-8,48
• 页数: 6页
• 分类号: TP309
• 字数: 4430字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16280/j.videoe.2018.05.002

摘要

贝叶斯网络是一种运用于知识推理的信息模型,为解决网络结构学习过程中K2算法易受节点顺序影响问题,提出了一种基于拓扑排序的贝叶斯结构学习方法.算法首先采用最大权重生成树算法确定节点间连接关系建立生成树;其次通过带环监测的深度优先搜索算法为节点进行拓扑排序;最后将深度优先搜索的排序提供给K2算法选取评分最高的网络结构作为结构学习结果.算法与采用广度优先搜索算法进行节点排序的结构学习结果比较表明,在大中型网络上的正确率和学习效率有良好效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	莫玮	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	40	255	9.0	14.0
2	范科峰		77	462	11.0	18.0
3	苏树伟	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	1	2	1.0	1.0