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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 171 毫秒
1.
基于预测关系的贝叶斯网络学习算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
在介绍有代表性的贝叶斯网络结构学习算法基础上,给出了变量之间预测能力的概念及估计方法,并证明了预测能力就是预测正确率,在此基础上建立了基于变量之间预测关系的贝叶斯网络结构学习方法,并使用模拟数据进行了对比实验,实验结果显示该算法能够有效地进行贝叶斯网络结构学习。  相似文献   

2.
针对两阶段的贝叶斯网络建模任务,提出基于网络度量的贝叶斯网络结构改进方法.定义基于条件独立互信息测度、以网络复杂度为惩罚函数的网络度量.该方法通过添加必要的弧和删除多余的弧两个主要步骤,搜索具有最小网络测度的贝叶斯网络为改进后的最佳网络.给出方法的详细过程,证明方法的正确性,并进一步分析算法的复杂度.通过熟知的贝叶斯网络Alarm的实验,验证方法的有效性.  相似文献   

3.
用于风险管理的贝叶斯网络学习   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
结合专家知识和数据进行贝叶斯网络学习.首先利用专家知识建立初始贝叶斯网络结构和参数;然后基于变量之间基本依赖关系、基本结构和依赖分析方法,对初始贝叶斯网络结构进行修正和调整,得到新的贝叶斯网络结构;最后将由专家和数据确定的参数合成为新的参数,得到融合专家知识和数据的贝叶斯网络.该方法可避免现有的贝叶斯网络学习过于依赖数据、对数据的数量和质量要求过高等问题.  相似文献   

4.
贝叶斯网络结构的构建是贝叶斯网络分类的重点,有效的贝叶斯网络结构学习算法是构建贝叶斯网络的核心。改进的贝叶斯网络结构学习算法使用交叉熵来确定弧的方向,用最小切割集来对有向图进行调整,并且加入环路检验以保证图中不会出现回路。将算法应用到质量管理中,用实际的数据集进行实验,并与现有算法进行对比,结果表明该算法是行之有效的,且具有较高的精确性。  相似文献   

5.
具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习研究   总被引:40,自引:0,他引:40       下载免费PDF全文
王双成  苑森淼 《软件学报》2004,15(7):1042-1048
目前主要基于EM算法和打分-搜索方法进行具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习,算法效率较低,而且易于陷入局部最优结构.针对这些问题,建立了一种新的具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习方法.首先随机初始化未观察到的数据,得到完整的数据集,并利用完整数据集建立最大似然树作为初始贝叶斯网络结构,然后进行迭代学习.在每一次迭代中,结合贝叶斯网络结构和Gibbs sampling修正未观察到的数据,在新的完整数据集的基础上,基于变量之间的基本依赖关系和依赖分析思想调整贝叶斯网络结构,直到结构趋于稳定.该方法既解决了标准Gi  相似文献   

6.
基于无约束优化和遗传算法,提出一种学习贝叶斯网络结构的限制型遗传算法.首先构造一无约束优化问题,其最优解对应一个无向图.在无向图的基础上,产生遗传算法的初始种群,并使用遗传算法中的选择、交叉和变异算子学习得到最优贝叶斯网络结构.由于产生初始种群的空间是由一些最优贝叶斯网络结构的候选边构成,初始种群具有很好的性质.与直接使用遗传算法学习贝叶斯网络结构的效率相比,该方法的学习效率相对较高.  相似文献   

7.
研究变量之间的预测能力在许多领域都有重要意义,通过这种研究,能够揭示变量之间的制约机制,贝叶斯网络是研究变量之间预测能力的有力工具.本文使用依赖分析方法建立基于贝叶斯网络的马尔科夫毯预测,其核心问题是贝叶斯网络结构学习.目前,基于依赖分析的贝叶斯网络结构学习方法主要存在三个问题:(1)需要进行大量的高维条件概率计算,(2)容易丢失弱联合依赖边,(3)对边的方向的确定具有局限性.针对这些问题,本文提出了首先进行递推条件独立性检验,然后进行因果语义定向,最后进行冗余边检验的贝叶斯网络结构学习方法.该方法能够有效地避免这些问题,更准确地建立马尔科夫毯预测.  相似文献   

8.
针对现有动态贝叶斯网络结构学习方法具有低效率和低可靠性等问题,基于变量之间的基本依赖关系和依赖分析方法进行动态贝叶斯网络结构学习。建立变量之间依赖关系草图,通过条件独立行检验去除多余的边,使用碰撞识别和条件相对预测能力确定边的方向,便可得到构成动态贝叶斯网络结构的先验网和转换网。该方法在效率和可靠性方面均具有优势。  相似文献   

9.
贝叶斯网络的结构学习是贝叶斯网络理论模型的核心,而现有的贝叶斯网络结构学习算法一般存在效率偏低的问题.针对此问题,文中提出基于混合差分蜂群算法的贝叶斯网络结构学习算法.该算法首先利用最大生成树准则得到初始种群,然后利用差分进化算法中的交叉、变异规则优化初始种群.在使用差分进化算法的过程中,分别将蜂群算法应用于变异阶段和优化改进交叉阶段,并且将云自适应理论应用于选择阶段选择生成个体.在经典贝叶斯网络上的仿真实验证明,文中算法在贝叶斯网络结构学习中具有较强的寻优能力.  相似文献   

10.
基于类约束的贝叶斯网络分类器学习   总被引:10,自引:3,他引:10  
分类能力是人类经过学习得到的重要而基本的能力,也是机器学习、模式识别和数据采掘研究的核心问题.在01损失率下,证明了基于类约束的贝叶斯网络分类器是最优分类器.建立该分类器的核心问题是基于类约束属性贝叶斯网络结构学习,给出了学习属性贝叶斯网络结构的方法,在学习过程中使用了根据弧方向因果语义确定边方向的方法,并和碰撞识别定向相结合,在边定向之后进行冗余弧检验,解决了目前冗余边检验在定向之前所导致的问题,显著提高了结构学习效率和准确性.并使用模拟数据进行了分类实验和分析。  相似文献   

11.
混合贝叶斯网络隐藏变量学习研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
王双成 《计算机学报》2005,28(9):1564-1569
目前,具有已知结构的隐藏变量学习主要针对具有离散变量的贝叶斯网和具有连续变量的高斯网.该文给出了具有连续和离散变量的混合贝叶斯网络隐藏变量学习方法.该方法不需要离散化连续变量,依据专业知识或贝叶斯网络道德图中Cliques的维数发现隐藏变量的位置,基于依赖结构(星形结构或先验结构)和Gibbs抽样确定隐藏变量的值,结合扩展的MDL标准和统计方法发现隐藏变量的最优维数.实验结果表明,这种方法能够有效地进行具有已知结构的混合贝叶斯网络隐藏变量学习.  相似文献   

12.
给出了变量之间k阶分类能力的概念及计算方法,并证明了k阶分类能力就是k阶分类正确率,以及k阶分类能力和条件独立性的等价性,在此基础上构造出基于分类能力的贝叶斯网络结构打分函数,同时结合依赖分析方法和打分-搜索方法建立了有效的贝叶斯网络结构学习方法,实验结果显示该方法能够有效地进行贝叶斯网络结构学习,并使学习得到的结构倾向于简单化。  相似文献   

13.
岳博  焦李成 《计算机学报》2000,23(11):1160-1165
弧的删除是一种对Bayes网络模型进行近似的方法。文中以Kullback-Leibler偏差作为近似网络和原网络概率分布误差的测度,给出了近似网络在此测度意义下的最优参数。同时,也给出了通过对原网络删除多条弧进行近似的启发式算法,当给定一个误差上界时,可以使用此算法寻找满足误差要求的近似网络。  相似文献   

14.
小数据集的贝叶斯网络结构学习   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对直接基于小数据集贝叶斯网络结构学习不可靠, 以及目前对小数据集的处理只强调扩展而忽略对扩展数据的修正等, 提出了将扩展与修正相结合的小数据集处理机制, 以及在此基础上的基于结点排序和局部打分--搜索的贝叶斯网络结构学习方法. 可不需要完全结点顺序的先验知识, 但能够结合专家的部分结点顺序信息. 实验结果显示了这种方法的有效性和可靠性.  相似文献   

15.
This paper proposes an approach that detects surface defects with three-dimensional characteristics on scale-covered steel blocks. The surface reflection properties of the flawless surface changes strongly. Light sectioning is used to acquire the surface range data of the steel block. These sections are arbitrarily located within a range of a few millimeters due to vibrations of the steel block on the conveyor. After the recovery of the depth map, segments of the surface are classified according to a set of extracted features by means of Bayesian network classifiers. For establishing the structure of the Bayesian network, a floating search algorithm is applied, which achieves a good tradeoff between classification performance and computational efficiency for structure learning. This search algorithm enables conditional exclusions of previously added attributes and/or arcs from the network. The experiments show that the selective unrestricted Bayesian network classifier outperforms the naïve Bayes and the tree-augmented naïve Bayes decision rules concerning the classification rate. More than 98% of the surface segments have been classified correctly.  相似文献   

16.
分析了贝叶斯分类器家族中有代表性的分类器;给出变量之间预测能力的概念及估计方法,在此基础上建立了基于变量间预测能力的贝叶斯网络分类器结构学习方法,并使用UCI数据进行分类实验.实验结果显示,该方法能够有效地进行贝叶斯网络分类器学习,使得贝叶斯网络分类器倾向于简单化,具有较强的分类能力.  相似文献   

17.
贝叶斯网络是用来表示变量集合概率分布的图形模式,它提供了一种方便地表示概率信息的方法,它可以表示因果关系,但并不局限于因果关系。贝叶斯网对不确定性问题有很强的推理能力,近几年来受到众多研究者的重视。贝叶斯网络中弧的定向是指在已经有了变量之间的依赖关系图的条件下确定变量之间的边的方向的过程。介绍了一种改进了贝叶斯网弧定向的方法,该方法结合了目前多种定向方法的优点,实验证明该算法优于已存在的弧定向方法。  相似文献   

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