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基于MMHC算法的贝叶斯网络结构学习算法研究
被引量:
4
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作者
何德琳
程勇
赵瑞莲
《北京工商大学学报(自然科学版)》
CAS
2008年第3期43-48,共6页
贝叶斯网络是人工智能领域研究不确定环境下知识表示和因果推理的有效工具之一,迄今为止已经提出了许多贝叶斯网络结构学习算法.MMHC算法是一种较新的贝叶斯网络结构学习算法,该算法的评分搜索阶段应用了贪婪搜索算法,但该算法容易陷入...
贝叶斯网络是人工智能领域研究不确定环境下知识表示和因果推理的有效工具之一,迄今为止已经提出了许多贝叶斯网络结构学习算法.MMHC算法是一种较新的贝叶斯网络结构学习算法,该算法的评分搜索阶段应用了贪婪搜索算法,但该算法容易陷入局部最优而无法得到全局最优网络,针对该缺点,在MMHC算法的评分搜索阶段应用模拟退火、随机重启爬山搜索、禁忌搜索3种搜索策略取代贪婪搜索,详尽的实验结果表明在MMHC算法中这3种搜索算法的效果普遍优于贪婪搜索,其中模拟退火搜索学习效果最好,MMHC算法的评分搜索阶段可以用模拟退火搜索替代贪婪搜索达到提升算法的学习效果.
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关键词
贝叶斯网络
模拟退火
随机重启爬山搜索
禁忌搜索
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题名
基于MMHC算法的贝叶斯网络结构学习算法研究
被引量:
4
1
作者
何德琳
程勇
赵瑞莲
机构
北京化工大学信息科学与技术学院
出处
《北京工商大学学报(自然科学版)》
CAS
2008年第3期43-48,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(60473032)
文摘
贝叶斯网络是人工智能领域研究不确定环境下知识表示和因果推理的有效工具之一,迄今为止已经提出了许多贝叶斯网络结构学习算法.MMHC算法是一种较新的贝叶斯网络结构学习算法,该算法的评分搜索阶段应用了贪婪搜索算法,但该算法容易陷入局部最优而无法得到全局最优网络,针对该缺点,在MMHC算法的评分搜索阶段应用模拟退火、随机重启爬山搜索、禁忌搜索3种搜索策略取代贪婪搜索,详尽的实验结果表明在MMHC算法中这3种搜索算法的效果普遍优于贪婪搜索,其中模拟退火搜索学习效果最好,MMHC算法的评分搜索阶段可以用模拟退火搜索替代贪婪搜索达到提升算法的学习效果.
关键词
贝叶斯网络
模拟退火
随机重启爬山搜索
禁忌搜索
Keywords
bayesian network
simulated annealing
random repeated hill-climbing search
tabu search
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MMHC算法的贝叶斯网络结构学习算法研究
何德琳
程勇
赵瑞莲
《北京工商大学学报(自然科学版)》
CAS
2008
4
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