對貝葉斯網(wǎng)絡進行學習是一個NP難問題。當數(shù)據(jù)集比較大時,貝葉斯網(wǎng)絡的節(jié)點數(shù)和邊數(shù)會變得錯種復雜,緊緊依靠專家去構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡將十分消耗人力,并且會遺漏一些關鍵的關系。因此,通過使用有效的算法在數(shù)據(jù)集上進行結(jié)構(gòu)學習是當前研究的主要方向。貝葉斯網(wǎng)絡學習主要分為結(jié)構(gòu)學習和參數(shù)學習兩部分,而參數(shù)學習往往要求網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)事先確定,因此結(jié)構(gòu)學習是貝葉斯網(wǎng)絡研究的核心。在貝葉斯網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)學習中經(jīng)典的算法有K2算法,爬山算法,粒子群算法,MWST算法,但這些算法在某些應用方面有著明顯的不足。雜交水稻算法是近年來新提出的一種仿生優(yōu)化算法,雜交水稻算法擁有良好的收斂性,魯棒性,且不易陷入局部最優(yōu)解。因此本文將雜交水稻算法用于貝葉斯網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)學習。（1）介紹了貝葉斯網(wǎng)絡的起源與發(fā)展,研究現(xiàn)狀,及貝葉斯網(wǎng)絡目前的應用。并詳細介紹了貝葉斯網(wǎng)絡的基本理論知識,在此基礎上重點介紹了幾種用于貝葉斯網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)學習的評分方法和搜索算法。（2）介紹了雜交水稻算法的基本原理,并在此基礎上根據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡的存儲方式提出了一種基于離散二進制的雜交水稻算法。改進算法首先更具遺傳算法的多點交叉算子和連續(xù)數(shù)據(jù)集上雜交水稻算法的雜交算子提出一種離... 

【文章來源】：湖北工業(yè)大學湖北省

【文章頁數(shù)】：50 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

心臟病和心口痛相關的貝葉斯網(wǎng)絡

中就存在一

圖 4.7Asia 標準結(jié)構(gòu)標準 Asia 網(wǎng)絡的 BIC 評分值如表 4.1 所示：數(shù)據(jù)集 大小 BIC 評分值ASIA-500 500 -1185.13ASIA-1000 1000 -2273.40ASIA-2000 2000 -4527.10ASIA-5000 5000 -11412.80Car 網(wǎng)絡是另外一個經(jīng)典的貝葉斯，car 網(wǎng)絡共有 20 個變量和 22 條邊，它通車上的各種狀態(tài)來判斷汽車的故障狀態(tài)。圖 4.2 是標準的 Car 網(wǎng)絡。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于改進粒子群優(yōu)化算法的貝葉斯網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)學習[J]. 高曉光,邸若海,郭志高.  西北工業(yè)大學學報. 2014(05)
[2]基于人工蜂群算法的貝葉斯網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)學習[J]. 張平,劉三陽,朱明敏.  智能系統(tǒng)學報. 2014(03)
[3]基于無約束優(yōu)化和遺傳算法的貝葉斯網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)學習方法[J]. 汪春峰,張永紅.  控制與決策. 2013(04)
[4]面向粒子群優(yōu)化的貝葉斯網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)學習算法[J]. 黃河笑,衡星辰,彭建涵.  計算機工程與應用. 2010(20)
[5]先驗信息不確定條件下貝葉斯網(wǎng)結(jié)構(gòu)學習方法[J]. 王磊,劉明輝,王維平.  計算機工程與應用. 2010(16)
[6]貝葉斯網(wǎng)學習中一種有效的爬山算法[J]. 單冬冬,呂強,李亞飛,王磊.  小型微型計算機系統(tǒng). 2009(12)
[7]基于遺傳算法的貝葉斯網(wǎng)絡模型研究[J]. 陳望宇,廖芹.  計算機工程與設計. 2009(11)
[8]基于粒子群優(yōu)化算法的Bayesian網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)學習[J]. 劉欣,賈海洋,劉大有.  小型微型計算機系統(tǒng). 2008(08)
[9]基于模擬退火遺傳算法的貝葉斯分類[J]. 胡為成,程轉(zhuǎn)流,王本年.  計算機工程. 2007(09)
[10]基于模擬退火遺傳算法的關聯(lián)規(guī)則挖掘[J]. 武兆慧,張桂娟,劉希玉.  計算機應用. 2005(05)

碩士論文
[1]基于改進魚群蜂群算法的貝葉斯網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)學習[D]. 郭童.浙江大學 2014
[2]基于改進云遺傳算法的貝葉斯網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)學習[D]. 秦松.浙江大學 2012
[3]貝葉斯網(wǎng)絡中的因果推斷[D]. 辛國福.西安電子科技大學 2011
[4]基于貪婪搜索的貝葉斯網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)學習算法[D]. 高曉利.西安電子科技大學 2011



本文編號：3297841