本文關(guān)鍵詞：小數(shù)據(jù)集BN建模方法及其在威脅評(píng)估中的應(yīng)用

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【摘要】：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的主要工具之一.在某些特定場(chǎng)合,如重大裝備的故障診斷、地質(zhì)災(zāi)害預(yù)測(cè)及作戰(zhàn)決策等,希望用少量數(shù)據(jù)得到較好的結(jié)果.因此,本文針對(duì)小數(shù)據(jù)集條件下的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)問(wèn)題展開(kāi)研究.首先,建立基于連接概率分布的結(jié)構(gòu)約束模型,提出I-BD-BPSO(Improved-Bayesian Dirichlet-Binary Particle Swarm Optimization)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法;其次,建立單調(diào)性參數(shù)約束模型,提出MCE(Monotonicity Constraint Estimation)參數(shù)學(xué)習(xí)算法;最后,應(yīng)用所提算法構(gòu)建威脅評(píng)估模型并應(yīng)用變量消元法進(jìn)行推理計(jì)算.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在小數(shù)據(jù)集條件下,本文的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法優(yōu)于經(jīng)典的二值粒子群優(yōu)化算法,參數(shù)學(xué)習(xí)算法優(yōu)于最大似然估計(jì)、保序回歸及凸優(yōu)化算法,并能夠構(gòu)建有效的威脅評(píng)估模型.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.60774064,No.61305133) 全國(guó)高校博士點(diǎn)基金(No.20116102110026) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)基金(No.3102015KY0902,No.3102015BJ(Ⅱ)GH01)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TP311.13
【正文快照】： 1引言針對(duì)小數(shù)據(jù)集條件下的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Net-work,BN)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí),主要有兩類(lèi)方法:基于擴(kuò)展數(shù)據(jù)的方法和基于先驗(yàn)約束的方法,本文屬于后者.基于先驗(yàn)約束的方法有兩種思路,一種是將先驗(yàn)約束轉(zhuǎn)化為狄利克雷分布中的等價(jià)樣本量[1]來(lái)約束評(píng)分函數(shù),另一種則是通過(guò)定性知識(shí)限制

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本文編號(hào)：1222104