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1、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Networks,BN)是一種表達節(jié)點之間概率分布的圖形模型,在不確定性領(lǐng)域的應(yīng)用表現(xiàn)出了優(yōu)越的性能,已經(jīng)成為人工智能、決策系統(tǒng)、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的研究熱點。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)由參數(shù)學(xué)習(xí)和結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)兩部分組成,而構(gòu)造正確的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是進行參數(shù)學(xué)習(xí)的前提,且貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)已經(jīng)被證明為NP問題,因此研究有效的貝葉斯結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法具有非常重要的理論意義和現(xiàn)實價值。
首先,文章闡述了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研究背景
2、、發(fā)展現(xiàn)狀,并詳細介紹了貝葉斯的基本理論和貝葉斯結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的常用三類方法。
其次,在詳細介紹了遺傳算法和粒子群算法的基礎(chǔ)上提出了混沌混合遺傳算法用于貝葉斯結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)。該算法融合了遺傳算法和粒子群算法,并采用云模型自適應(yīng)的調(diào)整慣性權(quán)重,加快收斂,增加種群多樣性,并優(yōu)化了種群的初始化;除此之外,利用混沌的遍歷性,實現(xiàn)在約束條件下對所有的結(jié)構(gòu)進行均勻的搜索,提取初始的網(wǎng)絡(luò)種群,進行混沌搜索,避免局部最優(yōu)。最后通過實驗證明該算法的有
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