检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于分类优化贝叶斯结构算法的篦冷机参数状态分析及其算法收敛性分析被引量：12: 1; 作者刘浩然孙美婷 +3 位作者王海羽张力悦范瑞星刘彬《计量学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期662-669,共8页; 针对种群算法建立贝叶斯结构存在参数多、易陷入局部最优的问题,提出一种改进贝叶斯结构学习算法。该算法将候选结构分为优劣解集,利用师生交流机制优化优解集保留精英个体,利用变异机制优化劣解集来增加结构多样性,从而加快算法收敛速... 展开更多; 关键词计量学贝叶斯结构算法篦冷机分类优化师生交流机制变异机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于贝叶斯改进结构算法的回转窑故障诊断模型研究被引量：4: 2; 作者刘彬刘永记 +2 位作者刘浩然李雷孙美婷《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第18期2143-2151,共9页; 针对现有改进互信息爬山(MI&HC)算法精度低、耗时长及简化爬山(SHC)算法产生大量冗余边的问题,提出一种新的结构学习算法,即改进爬山(IHC)算法。通过计算互信息链得到贝叶斯初始结构,利用条件独立性测试以及对孤立节点进行处理来加... 展开更多; 关键词改进贝叶斯结构算法互信息及条件独立性测试故障诊断水泥回转窑; 在线阅读下载PDF 职称材料

边排序贝叶斯网络结构学习算法应用于基因调控网络构建被引量：1: 3; 作者刘昱昊刘桂霞 +3 位作者苏兰莹郑山红王晗周春光《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期624-630,共7页; 提出一种基于多数据源融合思想的贝叶斯网络结构学习算法.该方法在现有贝叶斯网络结构学习算法的基础上,进行网络结构再学习,能有效处理不同数据源无法简单合并的问题.实验结果表明:在现有基因芯片数据节点数过多但数据量过少的前提下,... 展开更多; 关键词基因调控网络贝叶斯网络边排序贝叶斯网络结构学习算法多数据源融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于K2算法的属性层级结构学习研究被引量：1: 4; 作者喻晓锋马奕帆 +1 位作者罗照盛秦春影《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第4期376-383,共8页; 诊断测验所考察的属性之间往往存在某种层级关系,然而基于专家经验获得的属性层级关系易出现分歧或错误.该文将属性掌握模式作为输入,考察K2算法在不同阈值条件下学习得到属性层级结构的准确性.模拟研究和实证数据分析的结果表明:K2算... 展开更多; 关键词贝叶斯网络结构学习算法属性层级结构 K2算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进SEM算法的基因调控网络构建方法被引量：3: 5; 作者葛玲玲王浩姚宏亮《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第2期450-452,458,共4页; 动态贝叶斯网络(DBN)是基因调控网络的一种有力建模工具。贝叶斯结构期望最大算法(SEM)能较好地处理构建基因调控网络中数据缺失的情况,但SEM算法学习的结果对初始参数设置依赖性强。针对此问题,提出一种改进的SEM算法,通过随机生成一... 展开更多; 关键词基因调控网络动态贝叶斯网络贝叶斯结构期望最大化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于分类优化贝叶斯结构算法的篦冷机参数状态分析及其算法收敛性分析被引量：12: 1; 作者刘浩然孙美婷王海羽张力悦范瑞星刘彬; 机构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《计量学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期662-669,共8页; 基金国家自然科学基金(51641609) 河北省自然科学基金(F2016203354); 文摘针对种群算法建立贝叶斯结构存在参数多、易陷入局部最优的问题,提出一种改进贝叶斯结构学习算法。该算法将候选结构分为优劣解集,利用师生交流机制优化优解集保留精英个体,利用变异机制优化劣解集来增加结构多样性,从而加快算法收敛速度,并在准确率和运行时间上达到平衡。最后不仅利用马尔科夫链证明该算法是全局收敛的,而且通过仿真实验验证了所提出算法的性能。将该算法应用到水泥篦冷机的实际数据中,构建水泥篦冷机工艺参数的贝叶斯网络结构,并完成篦冷机参数状态分析。; 关键词计量学贝叶斯结构算法篦冷机分类优化师生交流机制变异机制; Keywords metrology Bayesian structure algorithm grate cooler classification optimization teaching learning based optimization mutation mechanism; 分类号 TB973 [机械工程—测试计量技术及仪器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于贝叶斯改进结构算法的回转窑故障诊断模型研究被引量：4: 2; 作者刘彬刘永记刘浩然李雷孙美婷; 机构燕山大学信息科学与工程学院燕山大学电气工程学院; 出处《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第18期2143-2151,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(51641609) 河北省自然科学基金资助项目(F2016203354); 文摘针对现有改进互信息爬山(MI&HC)算法精度低、耗时长及简化爬山(SHC)算法产生大量冗余边的问题,提出一种新的结构学习算法,即改进爬山(IHC)算法。通过计算互信息链得到贝叶斯初始结构,利用条件独立性测试以及对孤立节点进行处理来加边补充贝叶斯初始结构得到完全结构,利用改进的爬山搜索算子对完全结构进行搜索直到得出最优结构。将该算法与爬山(HC)算法、MI&HC算法、SHC算法进行比较,仿真结果表明,IHC算法能够得到较高准确率的模型,时间开销最小而且产生的冗余边数远远少于SHC算法产生的冗余边数。最后基于IHC算法,结合某回转窑数据进行训练,得到了回转窑工艺参数的故障诊断模型,对回转窑的烧成带温度实现了较为准确的故障诊断。; 关键词改进贝叶斯结构算法互信息及条件独立性测试故障诊断水泥回转窑; Keywords improved structure learning algorithm of Bayesian mutual information and conditional independence test fault diagnosis cement rotary kiln; 分类号 TH165 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名边排序贝叶斯网络结构学习算法应用于基因调控网络构建被引量：1: 3; 作者刘昱昊刘桂霞苏兰莹郑山红王晗周春光; 机构吉林大学计算机科学与技术学院长春工业大学计算机科学与工程学院; 出处《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第4期624-630,共7页; 基金国家自然科学基金(批准号:60973092 60673099 +1 种基金 60873146) 国家高技术研究发展计划863项目基金(批准号2009AA02Z307); 文摘提出一种基于多数据源融合思想的贝叶斯网络结构学习算法.该方法在现有贝叶斯网络结构学习算法的基础上,进行网络结构再学习,能有效处理不同数据源无法简单合并的问题.实验结果表明:在现有基因芯片数据节点数过多但数据量过少的前提下,该算法能有效提高建网精度;基于酿酒酵母细胞周期对不同实验条件下的表达数据进行融合,可以将正确率提高约12%.; 关键词基因调控网络贝叶斯网络边排序贝叶斯网络结构学习算法多数据源融合; Keywords gene regulatory network Bayesian network line sorting Bayesian structure learning algorithm multiple data fusion; 分类号 TP399 [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K2算法的属性层级结构学习研究被引量：1: 4; 作者喻晓锋马奕帆罗照盛秦春影; 机构江西师范大学心理学院南昌师范学院数学与计算机系; 出处《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第4期376-383,共8页; 基金国家自然科学基金(31660279,31600909) 教育部人文社会科学研究(17YJC190029) +2 种基金江西省教育厅人文社科课题(XL20202)资助项目。; 文摘诊断测验所考察的属性之间往往存在某种层级关系,然而基于专家经验获得的属性层级关系易出现分歧或错误.该文将属性掌握模式作为输入,考察K2算法在不同阈值条件下学习得到属性层级结构的准确性.模拟研究和实证数据分析的结果表明:K2算法对属性层级结构的学习有较高的成功率,并且K2算法对于4种基本层级结构有不同的敏感性,其中线性型和发散型对阈值的敏感性较低,而收敛型和无结构型对于阈值的敏感性较高.; 关键词贝叶斯网络结构学习算法属性层级结构 K2算法; Keywords Bayesian network structure learning algorithm attribute hierarchical structure K2 algorithm; 分类号 B841 [哲学宗教—基础心理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进SEM算法的基因调控网络构建方法被引量：3: 5; 作者葛玲玲王浩姚宏亮; 机构合肥工业大学计算机与信息学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第2期450-452,458,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60705015) 安徽省自然科学基金资助项目(070412064) 合肥工业大学科学研究发展基金资助项目(070504F); 文摘动态贝叶斯网络(DBN)是基因调控网络的一种有力建模工具。贝叶斯结构期望最大算法(SEM)能较好地处理构建基因调控网络中数据缺失的情况,但SEM算法学习的结果对初始参数设置依赖性强。针对此问题,提出一种改进的SEM算法,通过随机生成一些候选初始值,在经过一次迭代后得到的参数中选择一个最好的初始值作为模型的初始参数值,然后执行基本的SEM算法。利用啤酒酵母细胞周期微阵列表达数据,构建其基因调控网络并与现有文献比较,结果显示该算法进一步提高了调控网络构建的精度。; 关键词基因调控网络动态贝叶斯网络贝叶斯结构期望最大化算法; Keywords gene rugulation network dynamic Bayesian network （DBN） Bayesian structure expectation maximization algorithm; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于分类优化贝叶斯结构算法的篦冷机参数状态分析及其算法收敛性分析	刘浩然孙美婷王海羽张力悦范瑞星刘彬	《计量学报》 CSCD 北大核心	2019	12	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于贝叶斯改进结构算法的回转窑故障诊断模型研究	刘彬刘永记刘浩然李雷孙美婷	《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	边排序贝叶斯网络结构学习算法应用于基因调控网络构建	刘昱昊刘桂霞苏兰莹郑山红王晗周春光	《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心	2010	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于K2算法的属性层级结构学习研究	喻晓锋马奕帆罗照盛秦春影	《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于改进SEM算法的基因调控网络构建方法	葛玲玲王浩姚宏亮	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2010	3	在线阅读下载PDF 职称材料