基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法

在无先验信息的情况下, 贝叶斯网络(Bayesian network, BN)结构搜索空间的规模随节点数目增加呈指数级增长, 造成BN结构学习难度急剧增加. 针对该问题, 提出基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法. 该算法利用最大互信息和条件独立性测试构建大尺度约束模型, 完成BN结构搜索空间的初始化. 在此基础上设计改进遗传算法, 在结构迭代优化过程中引入小尺度约束模型, 实现结构搜索空间小尺度动态缩放. 同时, 在改进遗传算法中构建变异概率自适应调节函数, 以降低结构学习过程陷入局部最优解的概率. 仿真结果表明, 提出的基于双尺度约束模型的BN结构自适应学习算法能够在无先验信息的情况下保证BN结构学习的精度和迭代寻优的收敛速度.