基于互信息的适用于高维数据的因果推断算法

推断数据间存在的因果关系是很多科学领域中的一个基础问题。然而现在暂时还没有快速有效的方法对高维数据进行因果推断。为此,提出了一种基于互信息的适应于高维数据的因果推断算法,该算法采取将高维网络结构学习问题分解成每一个节点的因果网络结构学习问题的策略。在第一阶段,利用基于互信息的条件独立性测试算法寻找目标节点的父子节点;在第二阶段,利用一种混合的方向识别算法对目标节点与其父子节点之间的方向进行判别,所有节点迭代完后得到一个完整的因果网络。数据实验表明,该算法在高维数据的情况下要优于目前其他的算法。     

基于Fisher Score与最大信息系数的齿轮箱故障特征选择方法

因果网络定向问题实质是一个“多对多”因果关系发现过程,传统的V-结构定向方法只能确定一组马尔可夫等价类而非最终的因果关系.为解决该问题,从柯氏复杂度的因果推断原理视角出发,利用贝叶斯链式法则推导出局部网络因果定向规则,并在此基础上提出高维全局网络因果定向方法.同时,将前者运用于改进基于局部条件独立信息搜索学习马尔可夫毯典型算法,后者运用于改进基于约束的因果网络结构学习典型算法.实验结果表明,改进后算法在保证较高准确率的同时可有效提升执行效率.     

基于级联加性噪声模型的因果结构学习算法

现有级联非线性加性噪声模型可解决隐藏中间变量的因果方向推断问题,然而对于包含隐变量和级联传递因果关系的因果网络学习存在全局结构搜索、等价类无法识别等问题。设计一种面向非时序观测数据的两阶段因果结构学习算法,第一阶段根据观测数据变量间的条件独立性,构建基本的因果网络骨架,第二阶段基于级联非线性加性噪声模型,通过比较骨架中每个相邻因果对在不同因果方向假设下的边缘似然度进行因果方向推断。实验结果表明,该算法在虚拟因果结构数据集的不同隐变量数量、平均入度、结构维度、样本数量下均表现突出,且在真实因果结构数据集中的F1值相比主流因果结构学习算法平均提升了51%,具有更高的准确率和更强的鲁棒性。     

基于偏相关性测试的递归式因果推断算法

因果推断是挖掘事物间联系的一种重要方式,但在高维数据场景下,利用因果推断算法进行条件独立性（CI）测试存在冗余测试多和测试效率低的问题,这限制了因果推断在高维数据集上的应用。提出一种基于偏相关性测试的递归式因果推断算法。采用“分治”的方法对变量集进行递归式因果分割,得到更易于处理的低维子数据集,提高对数据集的处理效率。在每个子数据集上进行局部因果推断,减少每次因果推断的计算量并提升算法的运行速度。在此基础上,通过比较显著性值的合并策略整合所有子结果并得到完整的因果关系,保证总体因果结构的准确性。在“分治”过程中,采用高效的偏相关性测试避免高复杂度的核密度估算,进一步提升算法效率。基于10个经典数据集的实验结果表明,在准确率与经典推断算法CAPA持平的情况下,该算法的运算速度提升了2~10倍,且在样本量越大的数据集中提升效果越明显,证明递归式因果推断算法可以有效处理高维数据集,在保证准确率的同时提高运算效率。     

局部因果关系分析的隐变量发现算法

结构分析的隐变量发现方法难以有效地发现隐变量且可解释性较差。基于因果关系和局部结构的不确定性,提出了一种基于局部因果关系分析的隐变量发现算法（hidden variable discovering algorithm based on local causality analysis,LCAHD）。LCAHD算法给出了因果结构熵的定义,将因果知识和不确定性知识相融合,以因果关系的不确定性程度作为隐变量存在的判定依据,并对这一依据进行了理论上的论证。LCAHD算法首先通过寻找目标变量的马尔科夫毯来提取局部依赖结构,并基于扰动学习获得扰动数据,联合扰动数据和观测数据学习局部依赖结构中的因果关系;然后利用因果结构熵对局部因果结构中因果关系的不确定性进行度量,并利用隐变量和因果关系不确定性之间的相关性判定条件,确定隐变量的存在性。分别针对标准网络和股票网络进行了实验,结果表明,该算法能准确地确定隐变量的位置,具有较好的解释性。     

面向社交媒体的直接因果网络发现算法

高维时序因果网络发现是社交媒体因果关系发现的重要问题。然而,现有的时序因果关系发现方法不能发现直接因果以致因果网络推断结果不准确。针对此问题提出了一种直接因果网络发现方法。该方法考虑了时序因果模型的因果延迟、滞后期数量和条件节点集等因素,更准确地发现直接因果关系;另外,采用结合置换检验的因果关系检验方法,解决传递熵阈值难以设定的问题。实验结果表明,该方法在因果网络推断中优于现有方法,有效提升时序上直接因果网络推断的准确率,适用于发现潜在社交媒体因果关系网络。     

基于最大信息传递熵的ICS因果关系建模

针对传统因果关系算法难以准确分析含大量噪声的非线性数据的问题进行了研究,提出基于最大信息传递熵的因果关系建模算法。首先,利用最大信息系数对非线性数据的时序趋势间的关联度进行检测,弱化噪声对变量间相关性的影响;然后根据筛选因子剔除弱相关变量,并通过随机经验估值计算强关联变量间的传递熵,以减少传递熵的计算量;最后,传递熵确定因果关系方向,形成支持链路溯源的单向因果网络。利用经典化工过程数据集对该算法进行测试分析,实验结果表明,相比于现有的因果关系建模算法,该算法可定位异常变量,对12维以上的高维数据建模的稳定性高于85%,因果关系的准确率可达83.33%,实际建模效果优于对比算法,可用于工业控制系统异常检测定位。     

基于因果规则的电力营销系统故障定位算法

现有的故障定位算法无法有效地应用于带有负载均衡机制的因果关系频繁变动的复杂系统。为此,本文提出一种基于因果规则的故障定位算法（CRFLA）。首先利用改进的因果关联兴趣度度量方法自适应地学习出故障和事件之间因果规则,然后根据得到的因果规则中故障原因集对已发生事件集的影响程度进行根因推断。该方法考虑了因果关系的同时无需明确具体的因果网络结构,并且能够灵活地结合先验知识。利用电力营销系统中真实生产环境产生的数据进行故障定位,实验结果表明,CRFLA优于传统的方法,能够迅速、有效地定位故障根因。     

基于时序隐变量模型的因果关系发现算法

为在基于隐变量模型的因果关系发现算法中综合考虑隐变量之间的瞬时性和延时性因果效应,构建以动态贝叶斯网络为基础的时序隐变量模型,提出对应的因果关系发现算法。使用因子分析的方法估计测量模型中的因子载荷矩阵,应用结构向量自回归模型估计自回归矩阵,利用数据的非高斯性依次学习模型中隐变量之间的瞬时效应矩阵与延时效应矩阵,构建时序隐变量模型的因果网络结构。实验结果验证了算法的有效性。     

基于神经网络的混合数据的因果发现

因果推理正在成为机器学习领域一个越来越受关注的研究热点,现阶段的因果发现主要是在研究某一种假设条件下,基于纯粹的观测数据推断变量之间的因果方向。然而在现实世界中观察到的数据往往是由一些假设生成,使得传统因果推断方法的识别率不高、稳定性较差。针对当前的问题,提出了一种基于神经网络来解决混合数据因果推断的方法。该方法在混合加性噪声模型(ANM-MM)的假设下,使用梯度下降法最优化改进的损失函数得到混合数据的抽象因果分布参数,然后将分布参数看作是原因变量和结果变量之间的隐变量,通过比较原因变量和分布参数之间的HilberSchmidt独立性来确定二元变量的因果方向。在理论上证明了该方法的可行性,并通过实验表明该算法在人工数据和真实数据的表现较传统的IGCI,ANM,PNL,LiNGAM,SLOPE方法具有较好的准确率和稳定性。     

基于因果影响独立模型的贝叶斯网络参数学习

基于因果影响独立模型及其中形成的特定上下文独立关系,提出一种适于样本学习的贝叶斯网络参数学习算法。该算法在对局部概率模型降维分解的基础上,通过单父节点条件下的子节点概率分布来合成局部结构的条件概率分布,参数定义复杂度较低且能较好地处理稀疏结构样本集。实验结果表明,该算法与标准最大似然估计算法相比,能充分利用样本信息,具有较好的学习精度。     

基于粒子群优化算法的RPL负载均衡研究

针对现有IPv6路由协议在建立网络拓扑过程中未考虑负载均衡,易导致低功耗有损网络出现部分节点能量过早耗尽、链路发生堵塞等问题,提出了一种基于父节点拥塞程度及其能量损耗的粒子群优化RPL路由协议(PSO-RPL)。通过将各子节点周围所有节点中Rank值最低的节点作为父节点集,并根据父节点集中所有节点的负载因子和剩余能量构造适应度函数的基础上,PSO-RPL借助粒子群优化算法获得了各子节点的最优父节点,从而实现了所有父节点的负载均衡。仿真结果表明提出的PSO-RPL协议实现了网络负载的有效均衡,延长了整个网络的生命周期,降低了整个网络的能量消耗。     

一种基于聚集系数的局部社团划分算法

社团划分算法是复杂网络研究中的一个热点问题.传统的复杂网络社团划分算法都必须获得全局网络的信息.随着网络规模不断增大,获得全局信息的难度随之增加;而在很多情况下只关心网络中某节点所在的局部社团.为了准确、快速地找到大规模复杂网络中的局部社团,提出了一种基于节点聚集系数性质的局部社团划分算法.该算法根据节点的连接频度,利用节点聚集系数的性质,从网络中某一待求节点开始,通过搜索邻居节点,划分该节点的社团结构.该算法只需要了解与待求节点相关的局部网络信息,在解决局部社团划分问题时其时间复杂度比传统的社团划分算法低.同时,该算法也可以应用于复杂网络全局社团结构的划分.利用该算法分别对Zachary空手道俱乐部网络和由Java开发工具包构成的软件网络图进行社团划分实验,并且分别对实验结果与对象网络的具体特征进行了对比分析.     

逻辑回归分析的马尔可夫毯学习算法

针对当前的马尔可夫毯学习算法会引入不正确的父子节点和配偶节点的问题,提出了一种基于逻辑回归分析的马尔可夫毯学习算法RA-MMMB.利用MMMB算法得到候选的马尔可夫毯,建立目标变量与候选马尔可夫毯的逻辑回归方程,通过回归分析在保留与目标变量相关性很强的变量的同时,去掉MMMB等算法所引入的弱相关性的错误变量以及其他的弱相关性变量;然后利用G2测试去掉回归分析后候选马尔可夫毯中的兄弟节点,得到目标变量的马尔可夫毯.RA-MMMB算法通过回归分析,减少了条件独立测试的次数,提高了学习的精度.实验比较和分析表明,RA-MMMB算法能有效地发现变量的马尔可夫毯.     

基于因果关系挖掘的概率基因调控网络的构建

科学的基因聚类方法是构建基因调控网络的前提,但仅以聚类作为构建网络的主要手段只能找到共同调控的基因,不能精确反映基因之间的相互作用过程。贝叶斯网络模型通过基于图的方式求得多变量之间条件独立的概率因果关系,但因其计算复杂性受到应用层面的限制。该文综合考虑几方面因素,在对基因进行聚类基础上,通过对调控关系的预测获得对目标基因的调控基因组,再利用LCD(local causal relation discovery)方法通过限制搜索条件发现基因间的独立关系,进而获得基因调控网络。实验结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于图嵌入与支持向量机的社交网络节点分类方法

针对无属性社交网络的节点分类问题,提出了一种基于图嵌入与支持向量机,利用社交网络中节点之间关系特征,对节点进行分类的方法.首先,通过DeepWalk、LINE等多种图嵌入模型挖掘节点隐含关系特征的同时,将高维的社交网络数据转换为低维embedding向量.其次,提取节点度、聚集系数、PageRank值等特征信息,组合构成节点的特征向量.然后,利用支持向量机构建节点分类预测模型对节点进行分类预测.最后,在三个公开的社交网络数据集上实验,与对比方法相比,提出的方法在社交网络节点分类任务中能取得更好的分类效果.