一种通过节点序寻优进行贝叶斯网络结构学习的算法

摘要：

针对K2算法过度依赖节点序,遗传算法节点序寻优效率差的问题,该文提出一种直接对节点序进行评分搜索的贝叶斯结构学习算法.该算法以K2算法为基础,首先通过计算支撑树权重矩阵,构建能够定量评价节点序的适应度函数.然后通过提出混合交叉策略和孤立节点处理机制,同时利用动态学习因子和倒置变异策略,提升遗传算法节点序寻优的性能.最后将得到的节点序作为K2算法的先验知识得到最优贝叶斯网络结构.仿真结果表明,该方法解决了K2算法依赖先验知识的问题,相比于其它优化算法,评分值平均增加了13.11％.

关键词：贝叶斯网络结构、节点序搜索、节点序适应度函数、K2算法

所属期刊栏目：40

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金51641609;The National Natural Science Foundation of China51641609

在线出版日期：2018-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1234-1241