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基于集成学习模型与贝叶斯优化算法的成矿预测 被引量：1
1
作者 孔春芳 田倩 +3 位作者 刘健 蔡国荣 赵杰 徐凯 《地学前缘》 北大核心 2025年第4期122-139,共18页
全球进入隐伏矿体勘查时代,急需新的找矿预测方法。利用集成学习进行的数据驱动的成矿预测模型正在成为深部隐伏矿产勘探的有力工具。然而,基于集成学习的成矿预测模型面临着一些普遍的问题,特别是模型的参数调优。模型的参数调优是一... 全球进入隐伏矿体勘查时代,急需新的找矿预测方法。利用集成学习进行的数据驱动的成矿预测模型正在成为深部隐伏矿产勘探的有力工具。然而,基于集成学习的成矿预测模型面临着一些普遍的问题,特别是模型的参数调优。模型的参数调优是一个非常耗时的过程,需要繁琐的计算和足够的专家经验。本文提出了一种基于多源地学知识与贝叶斯优化算法的集成学习模型来解决上述问题。具体来说,首先,基于多源地学知识,构建锰矿成矿预测数据库;其次,基于自适应提升模型(Adaptive Boosting,AdaBoost)和随机森林(Random Forest,RF)模型,建立黔东北锰矿成矿预测模型;然后,采用贝叶斯优化算法(Bayesian Optimization,BO),通过5倍交叉验证的辅助,寻找BO-AdaBoost和BO-RF模型最合适的超参数组合;最后,利用精度、准确率、召回率、F_(1)分数、kappa系数、AUC值等参数及已有成果检测模型的性能。实验结果发现,BO-AdaBoost和BO-RF模型的AUC值都得到了显著的提高,表明BO是一个强大的优化工具,优化结果为集成学习模型的超参数设置提供了参考。同时,实验结果也表明:BO-AdaBoost模型(92.8%)比BO-RF模型(89.9%)具有更高的预测精度和地质泛化能力,在成矿预测方面具有巨大潜力。基于BO-AdaBoost模型的预测图为黔东北隐伏锰矿矿床的勘探提供了重要线索,并可以指导未来的矿产勘探与开发。 展开更多
关键词 集成学习 自适应提升模型 随机森林 贝叶斯优化算法 隐伏锰矿 成矿预测
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基于贝叶斯优化算法与机器学习相融合的冲击地压多元指标预警研究
2
作者 崔峰 何仕凤 +5 位作者 罗钟 宗程 李浩荡 马立强 赵志鹏 杨旭 《煤炭学报》 北大核心 2025年第S1期297-313,共17页
开展多类型冲击地压前兆特征机器学习与预警对于保障冲击地压矿井安全具有重要意义。以宽沟煤矿多种冲击类型的I010203综放工作面为背景,通过现场调研、理论分析、机器学习等方法,分析了该工作面发生冲击地压的主要类型,研究了在实体煤... 开展多类型冲击地压前兆特征机器学习与预警对于保障冲击地压矿井安全具有重要意义。以宽沟煤矿多种冲击类型的I010203综放工作面为背景,通过现场调研、理论分析、机器学习等方法,分析了该工作面发生冲击地压的主要类型,研究了在实体煤下、实体煤与采空区的过渡区域下开采时的微震能级与频次分布特征,优选了冲击地压时序上的监测预警指标,分析了大能量事件发生的前兆特征,构建了贝叶斯优化算法(Bayes)与长短期记忆网络(LSTM)结合的时间危险等级预警模型(Bayes-LSTM),并进行了模型工程实践检验。研究结果表明:该工作面大能量诱冲事件主要发生在实体煤下的区域,尤其区段煤柱邻近区域为显著,且震源能量较其他区域更大,诱冲事件多集中在超前工作面50~150 m范围内。微震事件在实体煤下工作面中间位置表现为高能高频趋势,煤柱区域以高能为主,实体煤与采空区的过渡区域为高频区域,相比之下,采空区下的能量与频次明显较低。确定了b值、a值、A(b)值、缺震、ΔF、S和H(t)为该工作面时序上的冲击地压多元监测预警指标,预警指标曲线演化至极值处、接近极值的下降或突增至较高值的阶段表征着大能量事件发生的前兆。构建的模型实现了每日的冲击危险程度进行分级预警。运用混淆矩阵对贝叶斯优化算法与长短期记忆网络结合的测试结果进行分析,测试集准确率达84.8%,能够准确预警大多数“强”等级事件。该模型在冲击地压的时间预警中具有良好的适用性与实用性,研究成果为冲击地压矿井监测和灾害防控提供了技术支撑。 展开更多
关键词 冲击地压 预警指标 前兆信息 贝叶斯优化算法 时间序列
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基于贝叶斯优化算法的超表面结构色逆向设计方法
3
作者 黄子扬 张振荣 +2 位作者 孙宇 黄洋 谢锋 《光通信技术》 北大核心 2025年第3期97-101,共5页
针对传统结构色正向设计存在的优化参数较少、计算耗时长以及静态结构色不可调等问题,提出一种基于贝叶斯优化算法的超表面结构色逆向设计方法。通过引入可调谐的相变材料设计纳米天线,结合贝叶斯优化算法和时域有限差分法,对超表面结... 针对传统结构色正向设计存在的优化参数较少、计算耗时长以及静态结构色不可调等问题,提出一种基于贝叶斯优化算法的超表面结构色逆向设计方法。通过引入可调谐的相变材料设计纳米天线,结合贝叶斯优化算法和时域有限差分法,对超表面结构色参数进行仿真优化。利用结构内部的Mie谐振在反射模式下产生结构颜色,同时通过相变材料的不同相态转变,实现可逆的颜色调谐。仿真结果表明:所设计的结构色器件具备超表面的颜色动态可调谐功能,在波长分别为450、545、660nm时获得的色差分别为63.30、69.30、54.21,并具有角度敏感的特性。 展开更多
关键词 结构色 相变材料 贝叶斯优化算法 超表面结构
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基于少数类合成的过采样算法和贝叶斯优化神经网络的结构可靠性分析方法
4
作者 葛福林 吴宗辉 何建 《船舶力学》 北大核心 2025年第5期767-775,共9页
为提高滑油冷却器抗冲击可靠性的计算精度和分析效率,本文提出一种基于少数类合成的过采样(SMOTE)算法和贝叶斯优化(BO)神经网络的结构可靠性分析方法。该方法首先采用均匀设计(UD)方法和少数类合成的过采样算法提高样本点的利用效率,... 为提高滑油冷却器抗冲击可靠性的计算精度和分析效率,本文提出一种基于少数类合成的过采样(SMOTE)算法和贝叶斯优化(BO)神经网络的结构可靠性分析方法。该方法首先采用均匀设计(UD)方法和少数类合成的过采样算法提高样本点的利用效率,其次使用贝叶斯优化算法优化BP神经网络超参数、初始权值和初始偏置,以提高模型的拟合精度和泛化能力,最后利用优化后的代理模型结合Monte Carlo法计算结构可靠度。研究表明:相较于传统的代理模型法,本文的方法具有计算精度高、分析时间短、计算成本低的优势。本文提出的分析方法在滑油冷却器抗冲击可靠性分析中具有良好的适用性,分析结果可为滑油冷却器的抗冲击设计提供技术指导和理论支撑。 展开更多
关键词 结构可靠性 BP神经网络 贝叶斯优化 SMOTE算法 滑油冷却器
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基于Hyperband-贝叶斯优化-LSTM网络的高旋尾控修正弹修正能力研究
5
作者 周杰 王良明 +2 位作者 傅健 王彦钦 郭首邑 《兵工学报》 北大核心 2025年第7期248-258,共11页
为快速准确地解算出高旋尾控修正弹的修正指令,针对其能力预测问题,提出一种基于Hyperband算法-贝叶斯优化-长短期记忆网络(Hyperband algorithm-Bayesian optimization-Long Short-Term Memory network,HBBO-LSTM)的修正能力预测模型... 为快速准确地解算出高旋尾控修正弹的修正指令,针对其能力预测问题,提出一种基于Hyperband算法-贝叶斯优化-长短期记忆网络(Hyperband algorithm-Bayesian optimization-Long Short-Term Memory network,HBBO-LSTM)的修正能力预测模型。建立高旋尾控修正弹的7自由度弹道模型,并使用龙格-库塔法进行数值仿真,生成大量样本数据;通过对数据集的分析,提出一种基于拉马努金近似公式的预处理方式,对原始数据集进行预处理,获得空间分布均匀的样本数据。构建HBBO-LSTM网络预测模型,通过训练得到模型的最佳结构参数。提出一种融合带重启机制的余弦退火衰减和指数衰减的学习率下降策略,保证训练过程的快速性和稳定性。将所述模型与长短期记忆网络模型、门控循环单元网络模型和反向传播网络模型在同一测试集下进行仿真实验,并与4自由度修正质点弹道方程数值积分法进行实验对比。研究结果表明,HBBO-LSTM网络模型的综合均方误差为0.17 m^(2),综合平均绝对误差为0.33 m,预测精度优于其他模型;且解算时间和预测精度均优于数值积分法,具有较高的可行性和参考价值。 展开更多
关键词 修正能力 弹道修正弹 尾控弹 长短期记忆网络 Hyperband算法 贝叶斯优化
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基于贝叶斯超参数优化的BiLSTM模型DGA域名生成方法
6
作者 李博文 乔延臣 +3 位作者 王继刚 陆柯羽 张宇 张伟哲 《信息安全研究》 北大核心 2025年第10期950-959,共10页
近年来,域名生成算法(domain generation algorithm,DGA)在网络攻击中被广泛使用,为恶意软件通信动态生成大量随机域名,给安全防御带来严峻挑战.随着DGA结构日益复杂,传统依赖手动提取特征的域名分类方法难以及时适配新型变种;而基于生... 近年来,域名生成算法(domain generation algorithm,DGA)在网络攻击中被广泛使用,为恶意软件通信动态生成大量随机域名,给安全防御带来严峻挑战.随着DGA结构日益复杂,传统依赖手动提取特征的域名分类方法难以及时适配新型变种;而基于生成的深度模型虽然能从数据分布中自动捕捉潜在规律,却常因参数规模庞大与调参难度高而无法在面对多样化DGA时保持稳定表现.为了应对这一挑战,提出了一种基于贝叶斯超参数优化(Bayesian hyperparameter optimization,Bayesian HPO)的双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)模型的DGA域名生成方法,预测并生成用于僵尸网络中恶意行为的拦截DGA域名黑名单.贝叶斯超参数优化技术通过自动调优关键超参数显著减轻了人工干预与训练成本,并提升了模型对不同DGA的鲁棒性与泛化能力.实验结果表明,该方法在多种DGA域名上均展现了优秀的生成准确率,可以为网络安全提供一种主动、防御前移的新思路. 展开更多
关键词 域名生成算法 双向长短期记忆网络 贝叶斯超参数优化 DGA域名生成 网络安全
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结合贝叶斯优化和时域卷积网络的海面微弱信号检测方法
7
作者 周星 行鸿彦 叶如 《探测与控制学报》 北大核心 2025年第2期55-63,共9页
针对海杂波背景下小目标的微弱回波信号检测能力不足的问题,提出基于BO-TCN的海面微弱信号检测方法。对原始海杂波时序数据进行相空间重构(PSR),结合贝叶斯优化算法(BO)与时域卷积网络(TCN)构建海杂波幅度预测模型,利用皮尔逊相关系数(P... 针对海杂波背景下小目标的微弱回波信号检测能力不足的问题,提出基于BO-TCN的海面微弱信号检测方法。对原始海杂波时序数据进行相空间重构(PSR),结合贝叶斯优化算法(BO)与时域卷积网络(TCN)构建海杂波幅度预测模型,利用皮尔逊相关系数(PCC)评估优化算法的效果,将预测误差信号进行傅里叶变换,在频域分析检测性能。采用IPIX雷达数据集进行实验,结果表明,该方法能够从误差频谱中有效检测出海面微弱信号并适用于不同海情,实测海杂波在HH和VV极化下的平均均方误差分别为2.28×10^(-4)和2.32×10^(-4),相比于现有方法具有更高的预测精度,增强了海面微弱信号的可检测性。 展开更多
关键词 海杂波 相空间重构 贝叶斯优化算法 时域卷积网络
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基于缩放框架的改进贝叶斯网络结构优化算法
8
作者 祁煜翔 钱龙霞 +1 位作者 王友国 黄海平 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2024年第6期128-138,共11页
贝叶斯网络在进行概率推理时,寻找最优的网络结构是一个NP-hard问题。为了准确模拟节点之间的因果关系,提出基于缩放框架的改进型网络结构学习算法。首先,利用缩放框架进行因果分析,通过斜率矩阵判断节点之间的因果关系强度,以此为基础... 贝叶斯网络在进行概率推理时,寻找最优的网络结构是一个NP-hard问题。为了准确模拟节点之间的因果关系,提出基于缩放框架的改进型网络结构学习算法。首先,利用缩放框架进行因果分析,通过斜率矩阵判断节点之间的因果关系强度,以此为基础构建网络搜索空间,提高了网络结构的初始评分;其次,使用基于评分方法的浣熊优化算法寻找评分最高的网络结构,增强了在贝叶斯网络中的评分搜索能力;最后,对评分最高的结构进行加弧、减弧和转向弧操作,寻找拟合程度最高的最优结构。通过在不同复杂度的标准网络上进行模拟实验,结果表明:所提算法收敛速度更快,能够在较短时间内找到最优结构,且结构学习的评分更高,收敛精度较高。由此说明该算法在准确性和搜寻效率方面更有优势。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 结构学习 缩放框架 评分方法 浣熊优化算法
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双碳目标下基于贝叶斯改进深度学习算法的微网主从博弈调度优化
9
作者 夏懿 马龙 +2 位作者 吴舒婷 马利东 孔巧玉 《电气工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期249-258,共10页
风机、光伏和负荷的不确定性及多主体利益的不协调,给微网调度优化带来了挑战,提出基于BNN-DL源荷预测的微网多主体多目标协调调度优化模型。首先深度神经网络融合贝叶斯法完成历史数据、气象因素和源荷的非线性关系映射,实现源荷精准... 风机、光伏和负荷的不确定性及多主体利益的不协调,给微网调度优化带来了挑战,提出基于BNN-DL源荷预测的微网多主体多目标协调调度优化模型。首先深度神经网络融合贝叶斯法完成历史数据、气象因素和源荷的非线性关系映射,实现源荷精准预测。其次考虑微网经济性与能源利用率,提出微网日前与实时两阶段模型,日前阶段以储能运行、负荷调度、电能交易成本最低为目标构建模型进行优化。实时阶段为有效协调微网电能交互,建立微网发电与用户间的Stackelberg博弈模型,同时通过发电方非合作博弈和用户方演化博弈模拟电能价格和购电需求策略,并证明存在均衡解,然后运用反向变异麻雀搜索算法对两阶段模型进行求解。最后通过算例仿真分析,结果表明所提方法具有较好的自适应性,能够提高微网经济效益和能源利用率。 展开更多
关键词 双碳目标 深度学习 贝叶斯算法 微网调度优化 主从博弈
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贝叶斯优化算法的发展综述 被引量：9
10
作者 江敏 陈一民 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第14期3254-3259,共6页
介绍了贝叶斯优化算法,并针对不同的优化问题,结合经典优化方法提出的层次BOA算法、多目标层次BOA算法以及递进BOA算法,对贝叶斯优化算法的算法设计、理论分析和应用研究做了全面的总结。深入地探讨了贝叶斯优化算法计算量大,难以建立... 介绍了贝叶斯优化算法,并针对不同的优化问题,结合经典优化方法提出的层次BOA算法、多目标层次BOA算法以及递进BOA算法,对贝叶斯优化算法的算法设计、理论分析和应用研究做了全面的总结。深入地探讨了贝叶斯优化算法计算量大,难以建立精确概率模型及扩展应用领域等问题。 展开更多
关键词 概率模型 贝叶斯优化算法 层次boa算法 多目标层次boa算法 递进boa算法
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基于混合简化粒子群算法的贝叶斯网络结构学习研究 被引量：1
11
作者 刘浩然 李晟 +4 位作者 崔少鹏 王念太 蔡炎滨 时倩蕊 张力悦 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期269-278,共10页
为改善当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优、过早收敛和寻优效率低的问题,进行了混合简化粒子群算法优化贝叶斯网络结构学习的研究。该算法利用最大支撑树约束搜索空间,并提出V-结构与条件相对平均熵相结合的初始定向策略,然后... 为改善当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优、过早收敛和寻优效率低的问题,进行了混合简化粒子群算法优化贝叶斯网络结构学习的研究。该算法利用最大支撑树约束搜索空间,并提出V-结构与条件相对平均熵相结合的初始定向策略,然后利用爬山策略建立初始粒子群,再利用改进的粒子群优化算法和遗传算法对初始种群迭代优化,在迭代过程中提出条件交叉和变异策略避免粒子的随机发散更新,并结合副粒子增缓策略更新未优化粒子,避免算法陷入局部最优。该算法与其他算法在4种标准网络下进行了仿真实验。实验结果表明,所提算法在ASIA、CAR、CHILD、ALARM网络中相比于MMHC、GS、BNC-PSO、PC-PSO算法BIC评分分别平均高5.775%、5.8%、0.475%、2.75%;汉明距离HD更低,正确率ACC更高。 展开更多
关键词 智能算法 贝叶斯网络 粒子群优化 遗传算法 自定义交叉和变异概率 副粒子增缓策略
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基于粒子群优化的朴素贝叶斯改进算法 被引量：9
12
作者 邱宁佳 李娜 +2 位作者 胡小娟 王鹏 孙爽滋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期27-32,39,共7页
针对朴素贝叶斯(NB)算法因条件独立性的理想式假设引起分类性能降低的问题,提出一种改进的粒子群优化-朴素贝叶斯(PSO-NB)算法。在文本预处理时,引入权重因子、类内和类间离散因子进行属性约简,基于NB加权模型,将条件属性的词频比率作... 针对朴素贝叶斯(NB)算法因条件独立性的理想式假设引起分类性能降低的问题,提出一种改进的粒子群优化-朴素贝叶斯(PSO-NB)算法。在文本预处理时,引入权重因子、类内和类间离散因子进行属性约简,基于NB加权模型,将条件属性的词频比率作为其初始权值,利用PSO算法迭代寻找全局最优特征权向量,并以此权向量作为加权模型中各个特征词的权值生成分类器。运用经典数据集对PSO-NB算法进行性能分析,结果表明,改进算法可有效减少冗余属性,降低计算复杂度,具有较高的准确率和召回率。 展开更多
关键词 朴素贝叶斯 互信息 属性约简 粒子群优化算法 权值优化
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基于贝叶斯神经网络遗传算法的锅炉燃烧优化 被引量：16
13
作者 方海泉 薛惠锋 +1 位作者 李宁 费晰 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1790-1795,共6页
神经网络与遗传算法相结合在锅炉燃烧优化问题上的应用非常广泛,但是传统的反向传播(BP,Back Propagation)神经网络泛化能力较弱,而贝叶斯正则化方法能有效提高神经网络的泛化能力。应用贝叶斯正则化BP神经网络与遗传算法相结合的方法,... 神经网络与遗传算法相结合在锅炉燃烧优化问题上的应用非常广泛,但是传统的反向传播(BP,Back Propagation)神经网络泛化能力较弱,而贝叶斯正则化方法能有效提高神经网络的泛化能力。应用贝叶斯正则化BP神经网络与遗传算法相结合的方法,对锅炉燃烧多目标优化问题进行研究。通过利用锅炉热态实验数据进行仿真,结果表明:贝叶斯神经网络模型可以很好地预测锅炉的热效率和NOx浓度,结合遗传算法可以对锅炉燃烧实现有效的多目标寻优,为电站的经济环保运行提供理论指导。 展开更多
关键词 锅炉 燃烧优化 贝叶斯正则化 神经网络 遗传算法 多目标优化
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一种故障诊断的贝叶斯优化算法研究 被引量：6
14
作者 刘小雄 武燕 +1 位作者 史静平 章卫国 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第1期129-131,共3页
提出一种基于改进贝叶斯优化算法的故障模式聚类算法,通过结合贝叶斯优化算法中的先验知识来提高算法的可靠性和全局收敛性。将改进的优化算法应用到高维数据最优统计聚类分析中,可快速优化聚类参数,得到全局最优解。以飞行控制系统操... 提出一种基于改进贝叶斯优化算法的故障模式聚类算法,通过结合贝叶斯优化算法中的先验知识来提高算法的可靠性和全局收敛性。将改进的优化算法应用到高维数据最优统计聚类分析中,可快速优化聚类参数,得到全局最优解。以飞行控制系统操纵面的故障诊断为例进行仿真验证,结果表明该算法结构简单、故障识别可靠。 展开更多
关键词 飞行控制系统 贝叶斯优化算法 故障诊断
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基于贝叶斯优化算法的UCAV编队对地攻击协同任务分配 被引量：8
15
作者 张安 史志富 +1 位作者 刘海燕 何艳萍 《电光与控制》 北大核心 2009年第1期1-5,共5页
针对UCAV编队对地攻击协同控制决策优化问题,首先构建了UCAV编队对地攻击任务分配的自主价值优势矩阵。在此基础上依据多人冲突理论分别对双方以及本机编队进行权重分配;建立了UCAV编队对地攻击协同任务分配的整体价值优势矩阵,由此根... 针对UCAV编队对地攻击协同控制决策优化问题,首先构建了UCAV编队对地攻击任务分配的自主价值优势矩阵。在此基础上依据多人冲突理论分别对双方以及本机编队进行权重分配;建立了UCAV编队对地攻击协同任务分配的整体价值优势矩阵,由此根据决策变量与约束条件构建了任务分配问题的数学模型。然后应用贝叶斯优化算法对该模型进行了优化分析。仿真实例表明,所建协同任务分配模型能够反映编队协同控制决策的重要性,而且应用贝叶斯优化算法能够很快收敛到全局最优解,能有效地解决UCAV编队对地攻击的协同任务分配问题。 展开更多
关键词 UCAV编队 对地攻击 任务分配 贝叶斯优化算法
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基于贝叶斯优化算法的UCAV编队对联合目标的协同攻击研究 被引量：7
16
作者 彭星光 高晓光 魏小丰 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期2693-2696,共4页
针对传统武器目标分配(WTA)方法中将目标视为彼此相互独立实体的不足,提出一种联合目标模型。该模型能够反映攻击方攻击意图及其对目标内在关系的理解。将贝叶斯优化算法(BOA)引入到协同攻击优化领域中。在目标分配的基础上定义一种武器... 针对传统武器目标分配(WTA)方法中将目标视为彼此相互独立实体的不足,提出一种联合目标模型。该模型能够反映攻击方攻击意图及其对目标内在关系的理解。将贝叶斯优化算法(BOA)引入到协同攻击优化领域中。在目标分配的基础上定义一种武器-目标映射原则,通过该原则实现了无人作战飞机(UCAV)编队对联合目标的协同攻击。仿真结果表明了联合目标模型和武器-目标映射原则的合理性,通过与遗传算法(SGA)结果的比较说明了引入贝叶斯优化算法的必要性。 展开更多
关键词 UCAV 联合目标 协同攻击 武器目标分配 贝叶斯优化算法
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基于贝叶斯优化构建DBN结构优化算法 被引量：3
17
作者 肖秦琨 高嵩 高晓光 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期1732-1737,共6页
针对动态贝叶斯网络(DBN)结构学习问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BOA)的DBN结构寻优算法。首先,从传统进化优化机制的基本理论和基本操作入手,刻划了基于概率模型进化算法的基本思想。其次,通过描述基于概率模型进化算法的构图基础,引... 针对动态贝叶斯网络(DBN)结构学习问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BOA)的DBN结构寻优算法。首先,从传统进化优化机制的基本理论和基本操作入手,刻划了基于概率模型进化算法的基本思想。其次,通过描述基于概率模型进化算法的构图基础,引出了DBN结构学习机制,即基于BOA的DBN结构寻优算法。BOA算法的关键是根据优良解集学习得到DBN,以及根据DBN推理生成新个体,前者更为重要,依据基于贪婪机理的遗传算法解决动态网络学习,再应用DBN前向模拟完成后一步。仿真结果表明了该算法的可行性。 展开更多
关键词 动态贝叶斯网络 贝叶斯优化算法 结构学习 遗传算法 前行模拟
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一种混沌贝叶斯优化算法 被引量：3
18
作者 梁瑞鑫 张长水 +1 位作者 郭国营 柴爱红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第36期95-97,共3页
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... 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。 展开更多
关键词 混沌序列 贝叶斯网络 遗传算法 优化
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基于改进鲸鱼优化策略的贝叶斯网络结构学习算法 被引量：19
19
作者 刘浩然 张力悦 +2 位作者 范瑞星 王海羽 张春兰 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1434-1441,共8页
针对当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优和寻优效率低的问题,该文提出一种基于改进鲸鱼优化策略的贝叶斯网络结构学习算法。该算法首先提出一种新的方法建立较优的初始种群,然后利用不产生非法结构的交叉变异算子构建适用于贝叶... 针对当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优和寻优效率低的问题,该文提出一种基于改进鲸鱼优化策略的贝叶斯网络结构学习算法。该算法首先提出一种新的方法建立较优的初始种群,然后利用不产生非法结构的交叉变异算子构建适用于贝叶斯网络结构学习的改进捕食行为,同时采用动态调节参数增强算法个体寻优的能力,通过适应度排序更新种群,最终获得最优的贝叶斯网络结构。仿真结果表明,该算法具有全局收敛性,寻优效率高,精确率高于其它同类优化算法。 展开更多
关键词 贝叶斯网络结构学习 改进鲸鱼优化算法 改进捕食行为 动态调节参数
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基于优化贝叶斯压缩感知算法的频谱检测 被引量：7
20
作者 王臣昊 杨震 肖小潮 《信号处理》 CSCD 北大核心 2012年第5期750-756,共7页
近年来,压缩感知理论依旧是信号处理领域的研究热点之一。将压缩感知应用于频谱检测技术可以突破传统的奈奎斯特采样定理,降低检测时采样率,因此可以减轻硬件处理的压力。因此适合用在频谱检测技术中,特别是宽带信号的频谱检测。本文对... 近年来,压缩感知理论依旧是信号处理领域的研究热点之一。将压缩感知应用于频谱检测技术可以突破传统的奈奎斯特采样定理,降低检测时采样率,因此可以减轻硬件处理的压力。因此适合用在频谱检测技术中,特别是宽带信号的频谱检测。本文对贝叶斯压缩感知理论(BCS,Bayesian Compressed Sensing)进行研究,并将其引入频谱检测技术中。在BCS算法的基础上,通过进一步减小高斯随机观测矩阵列向量的相关度,实现对观测矩阵的优化,得到一种优化的贝叶斯压缩感知算法(称其为OBCS算法,即Optimized BCS)。在MATLAB仿真中,本文提出将数零法作为频谱检测判决规则,并使用BCS和OMP算法作为对照,验证了OBCS算法无论在重构误差、检测概率还是虚警概率等指标上都具有最佳的效果。 展开更多
关键词 认知无线电 频谱检测 压缩感知 优化贝叶斯压缩感知算法 数零法
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