基于遗传算法的因果图网络结构学习

摘要：

在因果图理论中,采用了图形化和直接因果强度来表达知识和因果关系,它克服了贝叶斯网的一些不足,已发展成了一个能够处理离散变量和连续变量的混合模型.但是因果图的结构得由领域专家给出,这在实际中很难办到.鉴于因果图结构的复杂度随论域中节点个数的增加呈指数上升,寻找最有可能因果图网络结构成为了NP-HARD难题.文中给出了如何利用已知数据集,寻找最有可能的因果图网络结构设计的遗传算法(Genetic Algorithm,GA).

关键词：因果图、因果图网络结构、机器学习、遗传算法

所属期刊栏目：29

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：重庆市科技攻关项目5990

在线出版日期：2006-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：111-114