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基于模糊集的Web文本最大支撑树聚类算法: 1; 作者毛太田邹凯 +1 位作者毛静周军《现代情报》 CSSCI 2011年第11期21-25,共5页; 当今信息社会,Internet上的信息资源杂乱繁多,用户很难准确地获得所需的信息。对此,本文提出根据特征词在html网页中的title、keywords、description标签的位置来计算各Web文本内容之间的相关度,对Web文档进行模糊聚类的算法,这种基于... 展开更多; 关键词模糊聚类 WEB文本 HTML标签最大支撑树; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MWST-DFS-K2算法的洱海水环境风险溯源研究: 2; 作者沈春颖张蕊 +4 位作者程乖梅王铭明左黔张宗亮刘春旸《水文》北大核心 2025年第1期90-96,共7页; 针对湖泊流域水环境污染责任量化模糊,难以准确科学进行管理及监督的问题,采用贝叶斯网络结构和K2算法学习,通过最大支撑树(MWST)得到最大父节点数,再由深度优先搜索算法(DFS)得到节点序,提出一种可对流域不确定性污染源进行责任量化的... 展开更多; 关键词贝叶斯网络深度优先搜索最大支撑树 K2算法污染风险溯源洱海流域; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Bayesian改进算法的回转窑故障诊断模型研究被引量：21: 3; 作者刘浩然吕晓贺 +2 位作者李轩李世昭史永红《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1554-1561,共8页; 贝叶斯网络是数据挖掘最有效和可靠的方法之一,而贝叶斯网络结构学习是贝叶斯网络研究的关键环节。针对现有经典结构学习算法——爬山算法易陷入局部最优、效率低的问题,通过计算互信息建立最大支撑树,并将最大支撑树与简化爬山算法相结... 展开更多; 关键词最大支撑树改进算法贝叶斯网络结构学习水泥回转窑故障诊断模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

利用互信息学习贝叶斯网络结构被引量：8: 4; 作者李冰寒高晓利 +1 位作者刘三阳李战国《智能系统学报》 2011年第1期68-72,共5页; 由数据构造贝叶斯网络结构是NP-难问题,因此提出了一种基于互信息的改进算法.该算法根据互信息构造初始框架,其次利用最大支撑树算法精简初始框架,并通过条件独立测试添加方向,最后利用贪婪算法得到最优网络结构.数值实验表明,改进算法... 展开更多; 关键词贝叶斯网络结构学习互信息独立测试最大支撑树; 在线阅读下载PDF 职称材料

贝叶斯网络结构学习的简化贪婪算法被引量：2: 5; 作者刘浩然李轩 +1 位作者马明李世昭《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第2期306-309,共4页; 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... 展开更多; 关键词贝叶斯网络结构学习最大支撑树互信息; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进进化算法的贝叶斯网络结构学习及其应用被引量：6: 6; 作者郭文强毛玲玲 +2 位作者黄梓轩肖秦琨郭志高《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第2期34-40,M0004,M0005,共9页; 针对现有的基于进化算法(EA)的贝叶斯网络结构学习算法存在收敛速度慢、局部搜索能力差以及种群数目难以确定的问题,提出了一种基于改进EA的贝叶斯网络结构学习算法。借助最大支撑树(MWST)得到种群中节点的父节点数目上限,设计了计算函... 展开更多; 关键词贝叶斯网络结构学习进化算法最大支撑树互信息糖尿病分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于V-结构&对数似然函数定向与禁忌爬山的贝叶斯网络结构算法被引量：3: 7; 作者刘浩然王念太 +4 位作者王毅张力悦苏昭玉刘文赵旭丹《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期3272-3281,共10页; 针对爬山算法搜索空间过大和易陷入局部最优的问题,该文提出基于V-结构&对数似然函数定向与禁忌爬山的贝叶斯网络结构算法(VTH)。该算法利用定向最大支撑树约束搜索空间,在最大支撑树定向过程中,提出V-结构与对数似然函数(VLL)结合... 展开更多; 关键词贝叶斯网络结构爬山算法禁忌搜索定向最大支撑树; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MWST-CS-K2算法的贝叶斯网络结构学习被引量：2: 8; 作者刘继熊月霞李磊《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第1期160-164,171,共6页; 针对K2算法依赖最大父节点数和节点顺序的不足,提出了一种改进的贝叶斯网络结构学习算法(MWST-CS-K2)。该算法先通过构造最大支撑树(MWST)得到最大父节点数;再利用变量间的关联度和更新系数对加边、减边和反转边进行规则设定,通过改进... 展开更多; 关键词贝叶斯网络布谷鸟算法 K2算法最大支撑树; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于节点块序列约束的局部贝叶斯网络结构搜索算法: 9; 作者王海羽刘浩然 +2 位作者张力悦张春兰刘彬《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1210-1219,共10页; 针对K2算法过度依赖节点序和节点序搜索算法评价节点序效率较低的问题,提出一种基于节点块序列约束的局部贝叶斯网络结构搜索算法,该算法首先通过评分定向构建定向支撑树结构,在此基础上构建节点块序列,然后利用节点块序列确定每个节点... 展开更多; 关键词贝叶斯网络结构学习定向最大支撑树节点块序列 K2 算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊集的Web文本最大支撑树聚类算法: 1; 作者毛太田邹凯毛静周军; 机构湘潭大学公共管理学院冷水江锡矿山机械制造有限责任公司; 出处《现代情报》 CSSCI 2011年第11期21-25,共5页; 基金湖南省科学技术情报学会学术基金项目"基于模糊聚类的网络信息资源深度挖掘与知识发现理论研究"(编号:2010203)研究成果之一; 文摘当今信息社会,Internet上的信息资源杂乱繁多,用户很难准确地获得所需的信息。对此,本文提出根据特征词在html网页中的title、keywords、description标签的位置来计算各Web文本内容之间的相关度,对Web文档进行模糊聚类的算法,这种基于模糊集的Web文本最大支撑树聚类算法改善了文本聚类的时间和空间的复杂度,减少了文本处理的维度,提高了聚类的速度和精度,从而提高了用户对信息资源获取的方便性。; 关键词模糊聚类 WEB文本 HTML标签最大支撑树; Keywords the fuzzy clustering web text html label the maximum support tree; 分类号 TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MWST-DFS-K2算法的洱海水环境风险溯源研究: 2; 作者沈春颖张蕊程乖梅王铭明左黔张宗亮刘春旸; 机构昆明理工大学电力工程学院上海勘测设计研究院有限公司; 出处《水文》北大核心 2025年第1期90-96,共7页; 基金国家自然科学基金项目(52069009) 昆明理工大学引进人才科研启动基金项目(KKSY201904008)。; 文摘针对湖泊流域水环境污染责任量化模糊,难以准确科学进行管理及监督的问题,采用贝叶斯网络结构和K2算法学习,通过最大支撑树(MWST)得到最大父节点数,再由深度优先搜索算法(DFS)得到节点序,提出一种可对流域不确定性污染源进行责任量化的改进MWST-DFS-K2算法。基于此算法以洱海为实例验证构建流域污染物贝叶斯网络模型图,对其进行污染物量化分析后得出结论为,江尾站对流域内其他站点的污染贡献达90%以上,四级坝站水质次于Ⅱ类的概率为82%,该站本身存在较大水质问题,后续管理过程中应重点关注洱海流域出湖处水文站点四级坝站与入湖处水文站点江尾站周围的污染源。与传统溯源方法相比,该方法不仅弥补了对污染源不确定性分析的不足,还对污染源进行了科学的污染责任量化,能够为高原湖泊流域的污染物溯源研究提供参考。; 关键词贝叶斯网络深度优先搜索最大支撑树 K2算法污染风险溯源洱海流域; Keywords Bayesian network depth-first search most weight supported tree K2 algorithm pollution risk traceability Erhai Basin; 分类号 TV213 [水利工程—水文学及水资源] P342 [天文地球—水文科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Bayesian改进算法的回转窑故障诊断模型研究被引量：21: 3; 作者刘浩然吕晓贺李轩李世昭史永红; 机构燕山大学信息科学与工程学院河北省特种光纤与光纤传感重点实验室燕山大学信息科学与工程学院; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1554-1561,共8页; 文摘贝叶斯网络是数据挖掘最有效和可靠的方法之一,而贝叶斯网络结构学习是贝叶斯网络研究的关键环节。针对现有经典结构学习算法——爬山算法易陷入局部最优、效率低的问题,通过计算互信息建立最大支撑树,并将最大支撑树与简化爬山算法相结合,提出了一种新的贝叶斯网络结构学习改进算法。通过与经典的爬山法和K2算法进行比较,结果表明该改进算法不仅能够得到较高准确率的模型,而且能够提高模型建立的效率。最后基于该改进算法,结合冀东水泥集团的水泥回转窑现场运行数据,建立了水泥回转窑故障诊断模型,实现了精确快速的故障诊断。; 关键词最大支撑树改进算法贝叶斯网络结构学习水泥回转窑故障诊断模型; Keywords most weight supported tree improved algorithm bayesian network structure learning cement rotary kiln fault diagnosis model; 分类号 TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名利用互信息学习贝叶斯网络结构被引量：8: 4; 作者李冰寒高晓利刘三阳李战国; 机构西安电子科技大学数学系西安交通大学机械工程学院; 出处《智能系统学报》 2011年第1期68-72,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(60974082); 文摘由数据构造贝叶斯网络结构是NP-难问题,因此提出了一种基于互信息的改进算法.该算法根据互信息构造初始框架,其次利用最大支撑树算法精简初始框架,并通过条件独立测试添加方向,最后利用贪婪算法得到最优网络结构.数值实验表明,改进算法无论是在B IC的得分值,还是在结构的误差上都有一定的改善,并且在迭代次数、运行时间上均有明显降低,能较快地确定出与数据匹配程度最高的网络结构.; 关键词贝叶斯网络结构学习互信息独立测试最大支撑树; Keywords Bayesian network structure learning mutual information independence test maximum spanning tree; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名贝叶斯网络结构学习的简化贪婪算法被引量：2: 5; 作者刘浩然李轩马明李世昭; 机构燕山大学信息科学与工程学院河北省特种光纤与光纤传感重点实验室燕山大学信息科学与工程学院; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第2期306-309,共4页; 文摘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.; 关键词贝叶斯网络结构学习最大支撑树互信息; Keywords bayesian network structure learning maximum weight support tree mutual information; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进进化算法的贝叶斯网络结构学习及其应用被引量：6: 6; 作者郭文强毛玲玲黄梓轩肖秦琨郭志高; 机构陕西科技大学电子信息与人工智能学院西安工业大学电子信息工程学院伦敦玛丽女王大学电子工程与计算机科学学院; 出处《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第2期34-40,M0004,M0005,共9页; 基金国家自然科学基金项目(62071366) 陕西省科技厅重点研发计划基金项目(2020SF-286) +1 种基金西安市科技计划项目(2019216514GXRC001CG002GXYD1.1)。; 文摘针对现有的基于进化算法(EA)的贝叶斯网络结构学习算法存在收敛速度慢、局部搜索能力差以及种群数目难以确定的问题,提出了一种基于改进EA的贝叶斯网络结构学习算法。借助最大支撑树(MWST)得到种群中节点的父节点数目上限,设计了计算函数来估计参与进化的种群数目。为了提高算法的局部搜索能力,设计了个体变异函数来增加种群多样性。利用条件独立性获得初始结构来进一步限制模型搜索空间,提高算法的运行效率。实验结果表明:与经典的EA和最大最小爬山(MMHC)算法对比,本文提出的MWST-EA提高了贝叶斯网络(BN)模型的学习效率,并且能够得到较高的准确率。将MWST-EA用于UCI数据库中糖尿病数据集上,与支持向量机(SVM)、MMHC方法相比,识别率分别提高了1.54%和11.15%,具有良好的应用价值。; 关键词贝叶斯网络结构学习进化算法最大支撑树互信息糖尿病分类; Keywords Bayesian network structure learning evolutionary algorithm maximum support tree mutual information diabetes classification; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于V-结构&对数似然函数定向与禁忌爬山的贝叶斯网络结构算法被引量：3: 7; 作者刘浩然王念太王毅张力悦苏昭玉刘文赵旭丹; 机构燕山大学信息科学与工程学院河北省特种光纤与光纤传感重点实验室北京市机电研究院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第11期3272-3281,共10页; 基金国家重点研发计划(2019YFB1707301) 河北省人才工程培养资助项目(A201903005)。; 文摘针对爬山算法搜索空间过大和易陷入局部最优的问题,该文提出基于V-结构&对数似然函数定向与禁忌爬山的贝叶斯网络结构算法(VTH)。该算法利用定向最大支撑树约束搜索空间,在最大支撑树定向过程中,提出V-结构与对数似然函数(VLL)结合的定向策略;在评分搜索过程中,提出禁忌爬山(VTH)评分搜索策略,该策略将禁忌表清空机制与爬山搜索的局部择优准则结合,在提高全局寻优能力的同时也能保证搜索效率。该算法与其他算法在Asia,Car,Child和Alarm 4种标准网络中进行仿真实验,对比汉明距离、F1值、平衡评分函数(BSF)值、运行时间4个指标,验证了该算法的有效性。; 关键词贝叶斯网络结构爬山算法禁忌搜索定向最大支撑树; Keywords Bayesian network structure Hill climbing algorithm Tabu search Oriented maximum weight spanning tree; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MWST-CS-K2算法的贝叶斯网络结构学习被引量：2: 8; 作者刘继熊月霞李磊; 机构新疆财经大学统计与数据科学学院新疆财经大学新疆社会经济统计与大数据应用研究中心; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第1期160-164,171,共6页; 基金国家自然社科基金资助项目(72164034,71762028) 新疆财经大学研究生科研项目(XJUFE2022K10)。; 文摘针对K2算法依赖最大父节点数和节点顺序的不足,提出了一种改进的贝叶斯网络结构学习算法(MWST-CS-K2)。该算法先通过构造最大支撑树(MWST)得到最大父节点数;再利用变量间的关联度和更新系数对加边、减边和反转边进行规则设定,通过改进的布谷鸟算法对鸟巢位置进行寻优,应用广度优先搜索策略搜索遍历得到节点顺序;最后将最大父节点数和节点顺序作为K2算法的输入搜索得到最终网络。实验表明,所提出的MWST-CS-K2算法在标准的ASIA、SACHS和CHILD网络数据测试中的平均正确边比率分别达到了97.3%、87.7%和95.6%,学习效果优于其他对比算法,获得的网络结构和标准的网络结构最为相似。; 关键词贝叶斯网络布谷鸟算法 K2算法最大支撑树; Keywords Bayesian network cuckoo algorithm K2 algorithm maximum weight spanning tree; 分类号 TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于节点块序列约束的局部贝叶斯网络结构搜索算法: 9; 作者王海羽刘浩然张力悦张春兰刘彬; 机构燕山大学信息科学与工程学院; 出处《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1210-1219,共10页; 基金国家自然科学基金(51641609,61802333)资助。; 文摘针对K2算法过度依赖节点序和节点序搜索算法评价节点序效率较低的问题,提出一种基于节点块序列约束的局部贝叶斯网络结构搜索算法,该算法首先通过评分定向构建定向支撑树结构,在此基础上构建节点块序列,然后利用节点块序列确定每个节点的潜在父节点集,通过搜索每个节点的父节点集构建网络结构,最后对该结构进行非法结构修正得到最优贝叶斯网络结构.利用标准网络将算法与几种不同类型的改进算法进行对比分析,验证该算法的有效性.; 关键词贝叶斯网络结构学习定向最大支撑树节点块序列 K2 算法; Keywords Bayesian network structure learning directional maximum weight spanning tree the node chunk sequence K2 algorithm; 分类号 O157.5 [理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于模糊集的Web文本最大支撑树聚类算法	毛太田邹凯毛静周军	《现代情报》 CSSCI	2011	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于MWST-DFS-K2算法的洱海水环境风险溯源研究	沈春颖张蕊程乖梅王铭明左黔张宗亮刘春旸	《水文》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于Bayesian改进算法的回转窑故障诊断模型研究	刘浩然吕晓贺李轩李世昭史永红	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	21	在线阅读下载PDF 职称材料
4	利用互信息学习贝叶斯网络结构	李冰寒高晓利刘三阳李战国	《智能系统学报》	2011	8	在线阅读下载PDF 职称材料
5	贝叶斯网络结构学习的简化贪婪算法	刘浩然李轩马明李世昭	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2015	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	改进进化算法的贝叶斯网络结构学习及其应用	郭文强毛玲玲黄梓轩肖秦琨郭志高	《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于V-结构&对数似然函数定向与禁忌爬山的贝叶斯网络结构算法	刘浩然王念太王毅张力悦苏昭玉刘文赵旭丹	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2021	3	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于MWST-CS-K2算法的贝叶斯网络结构学习	刘继熊月霞李磊	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
9	基于节点块序列约束的局部贝叶斯网络结构搜索算法	王海羽刘浩然张力悦张春兰刘彬	《自动化学报》 EI CSCD 北大核心	2020		在线阅读下载PDF 职称材料