基于马尔可夫毯的贝叶斯网络结构学习算法

摘要：

贝叶斯网络图结构的自动学习是机器学习中的一个挑战,针对传统算法学习效率低、难于去除冗余边及确定结构中边的方向等问题,提出了一种基于马尔可夫毯的贝叶斯网络结构学习算法.该算法改进了经典的马尔可夫毯学习算法,使之减少条件独立检验次数,并在后续确定有向结构方面更适应贝叶斯网络结构学习,同时给出了两种有向边方向确定的一般性解决方案,有效提高了学习算法的学习效率.最后建立了基于贝叶斯网络的互联云QoE评价模型,并进行了仿真实验,结果表明改进后的学习算法在预测准确率、学习效率上均优于传统算法.

关键词：贝叶斯网络、结构学习、马尔可夫毯、互联云、QoE评价

所属期刊栏目：41

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：辽宁省博士启动基金资助项目;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目

在线出版日期：2020-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：464-469,481