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基于遗传算法的Bayesian网结构学习研究 总被引:26,自引:3,他引:26
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。 相似文献
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基于遗传算法的Bayesian网中连续变量离散化的研究 总被引:5,自引:1,他引:5
文中如何从含有离散变量和连续变量的混合数据中学习Bayesian网进行了研究,提出了一种基于遗传算法的连续变量散化算法,在该处中给出了兼顾离散模型准确度和复杂度的适应度函数;并基于对离散化的实质性分析,定义了离散策略等价的概念,由此制定了离散策略的编码方案;进一步设计了变换离散策略的遗传算法。算法不存在局部极值问题,且不需要事先给定变量序关系,模拟实验结果表明,该算法能有效地对连续变量散化,从而使得从混合数据中学到的Bayesian网具有较好性能。 相似文献
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近年来,信度网已经成为表达一组随机变量问的概率关系的常见方法。在大的变量域中信度网的结构生成是信度网应用的难点。为了解决信度网的结构学习问题,一些研究者研完如何从数据集自动学习结构。本文研究采用遗传算法进行信度网结构学习时存在的问题和编码方法,并给出了一种新的信度网编码方案。数值试验显示遗传算法能够给出理想的结果。 相似文献
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基于信息论的Bayesian网络结构学习算法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
Bayesian网是一种进行不确定性推理的有力工具,它结合图型理论和概率理论,可以方便地表示和计算我们感兴趣的事件概率,同时也是对实体之间依赖关系提供了一种紧凑、直观、有效的图形表示。文中基于信息论中测试信息独立理论,对Bayesian网中各结点进行条件独立(CI)测试,以发现各结点的条件依赖关系,并通过计算结点之间的互相依赖度以发现Bayesian网边的方向,从而构造Bayesian网结构,算法的计算复杂度只需要进行O(N2)次CI测试。 相似文献
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提出了一种基于保留策略的Bayesian网优化算法。算法中通过学习Bayesian网络自动获取进化过程中各基因之间的依赖关系及分布描述,以便更好地指导算法的进化,并利用保留的父辈中间群体扩充学习数据集规模,解决了Bayesian网学习可靠性与较大群体规模之间的矛盾。实验表明,算法能够在有效收敛的前提下降低对群体规模的要求,具有较高的学习效率。 相似文献
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在Multi-Agent系统(MAS)中,每一个Agent都有不同的目标。通常只拥有对方的不完全信息。Agent需要具有解决在实现各自目标过程中所产生的各种矛盾的能力。协商是解决这些矛盾的一种有效途径。本文提出了一个基于Bayesian学习的协商模型NMBL:在每一轮协商中,Agent通过Bayesian学习获取协商对手的信息,更新对协商对手的信念,然后根据基于冲突点和不妥协度的协商策略提出下一轮的协商提议。NMBL把整个协商过程看成一个动态的交互过程,体现了Multi-Agent系统的动态特性,同时NMBL具有较强的学习能力。试验证明,该模型具有较好的协商性能。 相似文献
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提出了一种基于Bayesian网的知识推理网络和知识推理算法,该算法利用Bayesian知识推理网和Bayesian概率公式,从现有学习资源库和教学方法库中推荐出最符合学生特征的k种学习资源和k种教学方法,从而实现ITS的智能学习推荐功能。 相似文献
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贝叶斯网是处理不确定性问题知识表示和推理的最重要的理论模型之一,其结构学习是目前研究的一个热点。提出了一种基于拓扑序列和量子遗传算法的贝叶斯网结构学习算法,新算法首先利用量子信息的丰富性和量子计算的并行性,设计出基于量子染色体的拓扑序列生成策略提高了搜索效率,并为K2算法学得高质量的贝叶斯网结构提供了保障;然后采用带上下界的自适应量子变异策略,增强了种群的多样性,提高了算法的搜索能力。实验结果表明,与已有的一些算法相比,新算法不仅能获得较高质量的解,而且还有着较快的收敛速度。 相似文献
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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。 相似文献
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树扩展朴素贝叶斯分类器(TANC)是实用性较强的一种分类器,其性能优于朴素贝叶斯分类器。现有的TANC结构学习算法有基于互信息测度的相关性分析方法和贝叶斯信息测度(BIC)的搜索打分方法。将遗传算法引入TANC结构学习,用BIC作为评价函数,提出了基于BIC测度和遗传算法的TANC结构学习算法GA-TANC,并以此构建分类器,用分类准确率衡量算法的性能。实验结果表明,GA-TANC算法有更高的分类准确率,从而说明GA-TANC结构学习算法是准确有效的。 相似文献
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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。 相似文献
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基于评分搜索的贝叶斯网络结构学习算法通常需要调参,导致计算量增大且不当的参数易使算法陷入局部最优。针对这一问题,将无需调参的Jaya算法应用于贝叶斯网络结构学习。在Jaya算法的框架下,结合遗传算法的交叉变异思想重新设计了个体更新策略,使Jaya算法能够应用于结构学习这一离散优化问题,并结合马尔科夫链的相关理论讨论了所提算法的敛散性。实验结果表明,该算法能有效应用于贝叶斯网络结构学习。 相似文献
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杜一平 《计算机光盘软件与应用》2011,(14)
贝叶斯网络是用来描述不确定变量之间潜在依赖关系的图形模型。从完备数据集上学习贝叶斯网络是一个研究热点。分析了完备数据集上构建贝叶斯网的常见理论方法。 相似文献
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