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基于捕食逃逸PSO的贝叶斯网络分类器
被引量：
1
1
作者
孔宇彦
姚金涛
+2 位作者
李强
祝胜林
张明武
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第2期454-457,共4页
构造精确的贝叶斯网络分类器已被证明为NP难问题,提出了一种基于捕食逃逸粒子群优化(PSO)算法的通用贝叶斯网络分类器,能有效避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响,实现对贝叶斯网络结构的精确学习和搜索。另外,将所提出的...
构造精确的贝叶斯网络分类器已被证明为NP难问题,提出了一种基于捕食逃逸粒子群优化(PSO)算法的通用贝叶斯网络分类器,能有效避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响,实现对贝叶斯网络结构的精确学习和搜索。另外,将所提出的分类器应用于高职院校就业预测分析,并在Weka平台上实现对该分类器的构建和验证,与其他几种贝叶斯网络分类器的对比实验结果表明,该分类器具有更好的性能。
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关键词
捕食逃逸
粒子群优化
贝叶斯网络分类器
WEKA
就业预测
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职称材料
题名
基于捕食逃逸PSO的贝叶斯网络分类器
被引量：
1
1
作者
孔宇彦
姚金涛
李强
祝胜林
张明武
机构
南海东软信息技术职业学院计算机系
华南农业大学
信息
学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011年第2期454-457,共4页
基金
广东省科技计划项目(2009b020315014)
广东省育苗工程项目(wym09066)
南海东软信息学院院立科研基金资助项目(NN0811018R)
文摘
构造精确的贝叶斯网络分类器已被证明为NP难问题,提出了一种基于捕食逃逸粒子群优化(PSO)算法的通用贝叶斯网络分类器,能有效避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响,实现对贝叶斯网络结构的精确学习和搜索。另外,将所提出的分类器应用于高职院校就业预测分析,并在Weka平台上实现对该分类器的构建和验证,与其他几种贝叶斯网络分类器的对比实验结果表明,该分类器具有更好的性能。
关键词
捕食逃逸
粒子群优化
贝叶斯网络分类器
WEKA
就业预测
Keywords
predatory escape
Particle Swarm Optimization（PSO）
Bayesian Network Classifier（BNC）
Weka
employment predication
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于捕食逃逸PSO的贝叶斯网络分类器
孔宇彦
姚金涛
李强
祝胜林
张明武
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2011
1
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