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混合鱼群优化算法的贝叶斯网络结构学习
  • ISSN号：1672-6871
  • 期刊名称：《河南科技大学学报：自然科学版》
  • 时间：0
  • 分类：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]武汉理工大学理学院,湖北武汉430070, [2]华中科技大学自动化学院,湖北武汉430074
  • 相关基金：国家自然科学基金项目（91324201,81271513）
作者： 陈梦洁[1], 万源[1], 吴克风, 童恒庆[1]
关键词： 贝叶斯网络, 结构学习, 粒子群算法, 人工鱼群算法, 自适应遗传算法
中文摘要：

针对从数据集学习贝叶斯网络结构准确率不高的问题,提出了一种基于混合鱼群优化算法的结构学习算法。首先,利用互信息和最大似然树生成初始无向图;然后,由无向图的边随机生成初始种群,将粒子群算法的个体记忆和交流意识引入鱼群算法的行为模式,减小算法搜索行为的盲目性;最后,将优势遗传算法的变异和交叉算子应用于算法的寻优过程。仿真实验结果验证了改进后的算法具有更强的寻优能力。

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期刊信息
  • 《河南科技大学学报：自然科学版》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:河南省教育厅
  • 主办单位:河南科技大学
  • 主编：苏娟华
  • 地址：河南省洛阳市开元大道263号
  • 邮编：471023
  • 邮箱：hkdxbz@haust.edu.cn
  • 电话：0379－64231476
  • 国际标准刊号：ISSN：1672-6871
  • 国内统一刊号：ISSN：41-1362/N
  • 邮发代号:36-285
  • 获奖情况:
  • 1999年全国优秀高校自然科学学报及教育部优秀科技...,全国高校自然科学优秀学报,河南省优秀科技期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:4775