基于微生物遗传算法的贝叶斯网络结构学习

• 作者: 刘继 武梦娇
• 来源期刊: 重庆科技学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 微生物遗传算法 贝叶斯网络 结构学习 最大信息系数
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化技术
• 页码范围: 70-74
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

针对贝叶斯网络结构学习算法的学习效率低、容易陷入局部最优等问题,提出一种改进算法(MIC-MGA).首先,利用最大信息系数得到初始种群;然后,利用微生物遗传算法中的选择、交叉和变异操作算子对初始种群进行优化.在学习过程中将贝叶斯信息准则作为适应度函数,通过学习训练得到最终的贝叶斯网络结构.实验结果表明,对于小样本数据,新算法的学习性能较好,通过学习获得的网络结构更接近真实网络.