基于节点块序列约束的局部贝叶斯网络结构搜索算法

针对K2算法过度依赖节点序和节点序搜索算法评价节点序效率较低的问题, 提出一种基于节点块序列约束的局部贝叶斯网络结构搜索算法, 该算法首先通过评分定向构建定向支撑树结构, 在此基础上构建节点块序列, 然后利用节点块序列确定每个节点的潜在父节点集, 通过搜索每个节点的父节点集构建网络结构, 最后对该结构进行非法结构修正得到最优贝叶斯网络结构.利用标准网络将算法与几种不同类型的改进算法进行对比分析, 验证该算法的有效性.     

基于遗传算法的Bayesian网结构学习研究

从不完备数据中学习网络结构是Bayesian网学习的难点之一,计算复杂度高,实现困难。针对该问题提出了一种进化算法。设计了结合数学期望的适应度函数,该函数利用进化过程中的最好Bayesian网把不完备数据转换成完备数据,从而大大简化了学习的复杂度,并保证算法能够向好的结构不断进化。此外,给出了网络结构的编码方案,设计了相应的遗传算子,使得该算法能够收敛到全局最优的Bayesian网结构。模拟实验结果表明,该算法能有效地从不完备数据中学习。     

基于BIC测度和混合遗传算法的BNC结构学习

贝叶斯网络分类器(BNC)结构学习是一个NP难题。贪婪搜索(GS)算法是一种有效且准确性较高的结构学习算法,但贪婪搜索算法很容易陷入局部最优。标准遗传算法是一种全局搜索优化算法,它通过模拟生物种群的进化过程,得到全局最优解。但就其个体而言,个体局部解的质量无法保证,不具备局部寻优的能力。提出了将两种算法相结合,以贝叶斯信息标准(BIC)测度为评价函数,得到一种混合遗传算法,实现了它们的优势互补。实验表明:该算法优于单独利用GS算法进行Bayesian网络结构学习,从而说明该算法的正确性和有效性。     

基于蝙蝠算法的贝叶斯网络结构学习研究

针对混合算法学习贝叶斯网络结构存在易陷入局部最优、搜索精度低等问题,提出了采用蝙蝠算法和约束结合的贝叶斯网络结构混合算法。首先应用最大最小父子(Max-min parents and children,MMPC)节点集合构建初始无向网络的框架,然后利用蝙蝠算法进行评分搜索并确定网络结构中边的方向。最后应用上述算法学习ALARM网,并和最大最小爬山(the max-min hill climbing,MMHC)算法,贪婪搜索算法相比较,结果表明在增加边、反转边、删除边以及结构海明距离方面都有不同程度的减少,表明改进算法具有较强的学习能力和良好的收敛速度。     

基于BIC测度和混合遗传算法的BNC结构学习

贝叶斯网络分类器（BNC）结构学习是一个NP难题。贪婪搜索（GS）算法是一种有效且准确性较高的结构学习算法，但贪婪搜索算法很容易陷人局部最优。标准遗传算法是一种全局搜索优化算法，它通过模拟生物种群的进化过程，得到全局最优解。但就其个体而言，个体局部解的质量无法保证，不具备局部寻优的能力。提出了将两种算法相结合，以贝叶斯信息标准（BIC）测度为评价函数，得到一种混合遗传算法，实现了它们的优势互补。实验表明：该算法优于单独利用GS算法进行Bayesian网络结构学习，从而说明该算法的正确性和有效性。     

一种并行蚁群Bayesian网络学习的算法

Bayesian网络学习的一种方法是根据输入数据集使用某种打分机制找到与数据集相拟合的候选网络.ACOB算法(蚁群优化B算法)是其中一种基于元启发引入蚂蚁机制来进行Bayesian网络学习的方法.本文在该算法基础之上提出一种改进算法--PACOB,并行进行Bayesian网络学习.实验结果表明,该并行算法相对于其串行算法具有一定的优势,提供了一种Bayesian网络学习问题的有效手段.     

基于粒子群优化算法的Bayesian网络结构学习

近年来,Bayesian网络已经成为人工智能领域的研究热点.为了更广泛的应用Bayesian网络,本文采用粒子群优化搜索算法,通过对粒子群算法中各个算子的确定,从训练数据样本中学习到Bayesian网络结构,并用测试数据样本测试学习结果与训练数据的匹配程度,试验结果表明,该算法能有效地学习到Bayesian网络结构.     

基于变异的Bayesian优化算法

将变异算子与Bayesian优化算法相结合，提出了一种基于变异的Bayesian优化算法。在算法中设计了一个种群多样性函数，通过此函数引入变异算子，目的是利用变异算子的邻域搜索能力，保持种群多样性，将贝叶斯概率模型提取的全局信息与变异算子的局部信息联系起来，避免陷入局部最优。仿真研究表明基于变异的Bayesian优化算法的寻优能力比Bayesian优化算法更强。     

贝叶斯网学习中一种有效的爬山算法

提出在学习贝叶斯网下的一种行之有效的爬山算法,HCBest算法.该算法在学习网络结构形成环时,选择删除能提高打分值最多的边,直到没有环为止.实验证明,HCBest既可以作为一种独立的贝叶斯网学习方法,又可以作为其它复杂元启发方法的局部搜索算法.HCBest学出的网络在打分质量和结构上都比较好.在算法的简洁性和稳定性方面,HCBest的表现也令人满意.     

一种基于依赖分析的贝叶斯网络结构学习算法

贝叶斯网络是不确定性环境下知识表示和推理的有效工具之一.现有的贝叶斯网络结构学习算法不同程度地存在学习效率偏低的问题,为此,本文提出一种高效而且可靠的贝叶斯网络结构学习算法ISOR.首先使用最大生成树算法和启发式切割集搜索算法以确定网络中所有可能的边,然后结合碰撞识别方法和启发式打分-搜索方法识别出所有边的方向,最后进行冗余边检验.与当前基于依赖分析的其它算法相比,该算法有效降低条件独立性检验的次数和阶数.算法分析和应用于Alarm网络的实验结果均表明,算法ISOR具有良好的性能.