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为了克服基于条件互信息的路径一致算法(PCA-CMI)无法识别调控方向的缺陷,并进一步提高网络推断准确率,提出了一种基于t检验和逐步网络搜索的有向网络推断算法(DNI-T-SRS)。首先,对不同实验条件下的表达数据进行t检验以辨别基因调控的上下游关系,指导路径一致(Path Consensus)算法中条件基因的选取,根据CMI2(Conditional Mutual Inclusive Information)剔除网络中的冗余边,得到了基于t检验的有向调控关系推断算法CMI2NI-T(CMI2-based Network Inference guided by t-Test);然后,建立有向调控关系对应的米氏微分方程模型对数据进行拟合,根据贝叶斯信息准则进行逐步网络搜索以修正网络推断结果。利用CMI2NI-T推断DREAM6挑战中的两个测试网络,所得到的曲线下面积(AUC)分别为0.767 9和0.979 6,相较于PCA-CMI分别提高了16.23%和11.62%;通过进一步的数据拟合后DNI-T-SRS的推断准确率分别达到了86.67%和100.00%,相较于PCA-CMI分别提高... 相似文献
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借鉴半监督分类的思想,本文提出一种基于改进EM算法的贝叶斯分类模型,对移动通信网络中存在的大量随机缺失的非平衡数据进行分类。首先,从实际数据中经过初步统计分析得到能在一定程度上反应变量状态的先验概率,并以此作为贝叶斯分类模型的初始值进行EM迭代训练,从而减少EM算法的迭代次数并改善EM算法对初始值的敏感性以及局部收敛的缺陷;然后,利用对历史移动通信数据进行训练得到的叶斯网络分类模型,对测试数据进行预测分类。实验结果表明,该方法大大提高了移动通信数据中负类样本的预测成功率,与传统的数理统计分析方法相比较,表现出了更好的性能。 相似文献
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针对朴素贝叶斯分类算法中缺失数据填补问题,提出一种基于改进EM(Expectation Maximization)算法的朴素贝叶斯分类算法。该算法首先根据灰色相关度对缺失数据一个估计,估计值作为执行EM算法的初始值,迭代执行E步M步后完成缺失数据的填补,然后用朴素贝叶斯分类算法对样本进行分类。实验结果表明,改进算法具有较高的分类准确度。并将改进的算法应用于高校教师岗位等级的评定。 相似文献
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针对数据缺失条件下构建贝叶斯网络难度大的问题,研究了贝叶斯结构学习算法,提出了将条件独立性检验和评分-搜索相结合的算法.采用改进的混合算法对训练数据初始化,建立相应的初始网络,对已经拟合了训练数据信息的初始网络用遗传模拟退火算法进行训练以找到最佳的网络结构.给出了算法实施的具体步骤且通过实验验证了算法性能,并将实验结果与其他典型的算法进行比较,表明了算法具有更优的学习效果. 相似文献
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基于数据的贝叶斯网络结构学习是一个NP难题.基于条件约束和评分搜索相结合的方法是贝叶斯网络结构学习的一个热点.基于互信息理论提出一种最大支撑树(MWST)机制,并基于最大支撑树结合贪婪搜索的思想提出一种简化贪婪算法.简化贪婪算法不依赖先验知识,完全基于数据集.首先,通过计算互信息建立目标网络的最大支撑树;然后,在最大支撑树的基础上学习初始网络结构,最后,利用简化搜索机制对初始结构进一步优化,最终完成贝叶斯网络的结构学习.数据仿真实验证明,简化贪婪算法不仅具有很高的精度而且具有高效率. 相似文献
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一种混沌贝叶斯优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了减少贝叶斯优化算法的计算量,该文提出了一种混沌贝叶斯优化算法。用混沌随机序列产生贝叶斯优化算法的初始群体,利用混沌随机性、遍历性和对初始条件的敏感性的特点,提供给贝叶斯网络变量空间丰富的信息,有利于建立接近最优的贝叶斯网络。为增加群体的多样性同时减少贝叶斯网络的建立次数,采用混沌搜索方法对贝叶斯网络产生的新解进行变异寻优,以此为基础再建立贝叶斯网络。实验结果表明,与贝叶斯优化算法相比,混沌贝叶斯优化算法能有效减少计算量。 相似文献
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针对基于隐马尔科夫模型的非齐次动态贝叶斯网络(HMM-DBN)中因基因调控作用强度过度灵活而造成的网络重构精度降低的问题,提出了用参数边缘耦合方式改进HMM-DBN的方法。首先对基因调控数据进行时间分段;其次利用边缘耦合算法判断当前分段是否应该与前一段的信息交互;再次根据是否进行信息交互判断每个分段的回归参数是否耦合,结合回归参数和时间分段推断基因调控关系;最后重复上述过程直到MCMC(马尔科夫链蒙特卡洛算法)迭代完成,输出网络结构。改进后的HMM-DBN在酵母数据集与合成RAF(RAF原癌基因丝氨酸/苏氨酸-蛋白激酶)数据集上的实验结果显示,其网络重构精度达到了0.76以上,证明了该方法的有效性。 相似文献
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针对小数据集条件下的贝叶斯网络(Bayesian network,BN)参数估计困难问题,提出了一种基于变权重迁移学习(DWTL)的BN参数学习算法。首先,利用MAP和MLE方法学习得到目标域初始参数和各源域参数;然后根据不同源域数据样本贡献的不同计算源权重因子;接着基于目标域样本统计量与小数据集样本阈值的关系设计了目标域初始参数和源域参数的平衡系数;最后,基于上述参数、源权重因子和平衡系数计算得到新的目标参数。在实验研究中,通过对经典BN模型的参数学习问题验证了DWTL算法的有效性;针对小数据集下的轴承故障诊断问题,相较于传统迁移学习(LP)算法,DWTL算法学习精度提高了10%。实验结果表明:所提出的算法能够较好地解决样本数据集在相对稀缺条件下的目标参数建模问题。 相似文献
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针对小数据集情况下贝叶斯网络(BN)参数学习结果精度较低的问题,分析了小数据集情况下BN参数变权重设计的必要性,提出一种基于变权重融合的BN参数学习算法VWPL。首先根据专家经验确定不等式约束条件,计算参数学习最小样本数据集阈值,设计了随样本量变化的变权重因子函数;然后根据样本计算出初始参数集,通过Bootstrap方法进行参数扩展得到满足约束条件的候选参数集,将其代入BN变权重参数计算模型即可获取最终的BN参数。实验结果表明,当学习数据量较小时,VWPL算法的学习精度高于MLE算法和QMAP算法的,也优于定权重学习算法的。另外,将VWPL算法成功应用到了轴承故障诊断实验中,为在小数据集上进行BN参数估计提供了一种方法。 相似文献
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针对小数据集条件下的贝叶斯网络(Bayesian network,BN)参数学习问题,提出了一种基于双重约束的贝叶斯网络参数学习方法. 首先,对网络中的参数进行分析并将网络中的参数划分为: 父节点组合状态相同而子节点状态不同的参数和父节点组合状态不同而子节点状态相同的参数;然后,针对第一类参数提出了一种新的基于Beta分布拟合的贝叶斯估计方法,而针对第二类参数利用已有的保序回归估计方法进行学习,进而实现了对网络中参数的双重约束学习;最后,通过仿真实例说明了基于双重约束的参数学习方法对小数据集条件下贝叶斯网络参数学习精度提高的有效性. 相似文献
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Parameter Control of Genetic Algorithms by Learning and Simulation of Bayesian Networks — A Case Study for the Optimal Ordering of Tables 下载免费PDF全文
Parameter setting for evolutionary algorithms is still an important issue in evolutionary computation. There are two main approaches to parameter setting: parameter tuning and parameter control. In this paper, we introduce self-adaptive parameter control of a genetic algorithm based on Bayesian network learning and simulation. The nodes of this Bayesian network are genetic algorithm parameters to be controlled. Its structure captures probabilistic conditional (in)dependence relationships between the parameters. They are learned from the best individuals, i.e., the best configurations of the genetic algorithm. Individuals are evaluated by running the genetic algorithm for the respective parameter configuration. Since all these runs are time-consuming tasks, each genetic algorithm uses a small-sized population and is stopped before convergence. In this way promising individuals should not be lost. Experiments with an optimal search problem for simultaneous row and column orderings yield the same optima as state-of-the-art methods but with a sharp reduction in computational time. Moreover, our approach can cope with as yet unsolved high-dimensional problems. 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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提出一种基于模糊神经网络的飞机某系统故障诊断方法。利用改进的模糊C均-值聚类算法进行结构辨识,从而自动获得模糊规则库,并得到模糊模型的初始参数;然后生成与之相匹配的初始模糊神经网络,并通过学习算法训练网络来进行参数辨识,得到一个精确的模糊模型。将该系统地面实测数据作为样本数据,建立起了基于模糊神经网络的飞机某系统故障诊断模型。最后对该模型进行测试与分析,结果表明该方法具有抗噪、抗敏感、诊断准确度高等优点。 相似文献
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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
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针对当前大部分LoRa网络因终端采用静态参数配置而导致的网络灵活性和通信效率不高等问题,提出了一种基于正交遗传算法改善LoRa网络性能的动态参数选择方法。分析了不同参数配置对网络通信性能的影响,针对LoRa网络建立信道冲突和链路预算模型,通过引入基于多目标遗传算法的动态参数选择方法求解该模型,最终获得具有最小冲突概率的参数集。通过对超过10 000台设备的单网关LoRa网络的运行结果表明,所提出的动态参数选择算法可将网络的分组交付率(Packet Delivery Rate,PDR)提高30%,显著提高了网络在不同应用场景下的适应性和扩展能力。 相似文献