基于混合改进鸟群算法的贝叶斯网络结构学习

• 作者: 陈海洋 张娜
• 来源期刊: 空军工程大学学报（自然科学版）
• 关键词: 贝叶斯网络 结构学习 互信息 改进鸟群算法
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 军事智能|Military Intelligence
• 页码范围: 85-91,98
• 页数: 8页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3516.2021.01.014

摘要

针对贝叶斯网络结构学习中寻优效率低下、易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于混合改进鸟群算法的贝叶斯网络结构学习算法.首先,通过互信息约束算法迭代初始网络;其次,改进鸟群算法,在经典鸟群算法中加入自适应惯性权重,随着迭代次数的增加动态调整搜索空间、改变收敛速度;最后,将改进的鸟群算法作为搜索策略,进行贝叶斯网络结构寻优.实验结果表明:改进的算法在寻优过程中不仅有较好的准确率和较快的收敛速度,而且具有良好的全局寻优能力.