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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>網(wǎng)絡協(xié)議論文>一種改進的貝葉斯網(wǎng)絡結構學習算法

      一種改進的貝葉斯網(wǎng)絡結構學習算法

      2018-01-30 | rar | 1.08 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　貝葉斯網(wǎng)絡（ Bayesian Network，BN）又被稱為信念網(wǎng)絡，它是基于概率推理的圖形化網(wǎng)絡并且是一種不確定性知識推理和分析的有效工具。貝葉斯網(wǎng)絡具有堅實的理論基礎，將概率論和網(wǎng)絡模型相結合來描述變量之間的相互關系。隨著近年來信息科技的發(fā)展，貝a斯網(wǎng)絡被廣泛應用于各領域，如工業(yè)生產(chǎn)應用、金融預測分析、計算機系統(tǒng)、生物信息處理等。

      　　在引入最大信息系數(shù)的基礎上，提出一種改進的貝葉斯網(wǎng)絡結構學習算法。在給定數(shù)據(jù)集的條件下，基于最大信息系數(shù)對變量間的關聯(lián)度進行檢測，根據(jù)篩選因子和關聯(lián)度構造貝葉斯網(wǎng)絡的初始化結構，并結合貪婪算法對初始網(wǎng)絡結構進行局部優(yōu)化，將局部最優(yōu)解進行整合形成全局最優(yōu)解，生成最終的網(wǎng)絡結構。在Asia和Car基準網(wǎng)絡上的實驗結果表明，與基于傳統(tǒng)貪婪算法、隨機K2算法的貝葉斯網(wǎng)絡結構學習算法相比，該算法可以學習到與基準網(wǎng)絡更相近的貝葉斯網(wǎng)絡結構，并且具有較高的正確邊均值和分類準確率。
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