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基于飞蛾-烛火优化算法的贝叶斯网络结构学习
被引量：
3
1
作者
包义钊
殷保群
+1 位作者
曹杰
姚进发
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期187-192,共6页
目前结构学习的算法普遍存在收敛性差、精确度低、易陷入局部最优等问题。为此,提出一种新的网络结构学习算法。通过保留飞蛾-烛火优化算法的整体框架,借鉴遗传算法的杂交、变异等操作,替换原算法的位置更新方法。变异操作时考虑节点间...
目前结构学习的算法普遍存在收敛性差、精确度低、易陷入局部最优等问题。为此,提出一种新的网络结构学习算法。通过保留飞蛾-烛火优化算法的整体框架,借鉴遗传算法的杂交、变异等操作,替换原算法的位置更新方法。变异操作时考虑节点间的互信息,对不同节点采取不同的变异动作,保障结构返回的稳定性。实验结果表明,该算法能够较快地学习到评分最优的网络结构,且获得的结构和标准的网络结构最相似。
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关键词
贝叶斯网络
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飞蛾.烛火优化算法
遗传
算法
互信息
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基于飞蛾-烛火优化算法的贝叶斯网络结构学习
被引量：
3
1
作者
包义钊
殷保群
曹杰
姚进发
机构
中国科学技术大学自动化系
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期187-192,共6页
基金
国家自然科学基金"三网融合业务接入系统的分析
建模与调控"(61233003)
文摘
目前结构学习的算法普遍存在收敛性差、精确度低、易陷入局部最优等问题。为此,提出一种新的网络结构学习算法。通过保留飞蛾-烛火优化算法的整体框架,借鉴遗传算法的杂交、变异等操作,替换原算法的位置更新方法。变异操作时考虑节点间的互信息,对不同节点采取不同的变异动作,保障结构返回的稳定性。实验结果表明,该算法能够较快地学习到评分最优的网络结构,且获得的结构和标准的网络结构最相似。
关键词
贝叶斯网络
全局搜索
飞蛾.烛火优化算法
遗传
算法
互信息
Keywords
Bayesian network
global search
Moth-flame Optimization （ MFO ） algorithm
Genetic Algorithm （ GA ）
mutual information
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于飞蛾-烛火优化算法的贝叶斯网络结构学习
包义钊
殷保群
曹杰
姚进发
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018
3
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