基于双层贝叶斯网增强学习机制的网络认知算法

摘要：

为提高网络认知的准确度，采用双层贝叶斯网络模型对网络参数进行层次化描述；采用强化学习推理算法对模型的条件概率表进行分级和学习，删除冗余信息，更准确地反映网络参数间的依赖关系，保证网络认知算法的准确度。经仿真分析，证明算法能够更好地描述网络参数的依赖信息，具有较高的推理准确度。

关键词：认知网络、贝叶斯网络、分层模型、增强学习

所属期刊栏目：31

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家“863”计划资助项目2011AA01A109

在线出版日期：2014-05-06（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：1320-1323