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基于多頭絨泡菌的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)

發(fā)布時(shí)間:2025-05-15 01:58
   貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是概率統(tǒng)計(jì)與圖論相結(jié)合的一種圖模型,已成功應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域中。然而,僅依賴專家的領(lǐng)域知識構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)非常困難。因此,從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)已經(jīng)成為該研究領(lǐng)域的重點(diǎn)問題。針對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)搜索空間太大的問題,根據(jù)多頭絨泡菌在覓食過程中展現(xiàn)出的保留重要覓食管道的特性,文中結(jié)合多頭絨泡菌相關(guān)數(shù)學(xué)模型和條件互信息理論對原始搜索空間進(jìn)行縮減,并將求解得到的無向圖作為網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)骨架;之后利用爬山法確定骨架方向,并得到對應(yīng)的拓?fù)渑判?最后將節(jié)點(diǎn)順序作為K2算法的輸入以求得最終網(wǎng)絡(luò),并選用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及評分作為評價(jià)指標(biāo)在多個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法在網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)及原始數(shù)據(jù)匹配上具有更高的準(zhǔn)確度。

【文章頁數(shù)】:5 頁

【部分圖文】:

圖1邊導(dǎo)通性與多頭絨泡菌求解器運(yùn)行輪數(shù)的關(guān)系Fig.1Relationshipbetweenedgeconductivityandnumberof

圖1邊導(dǎo)通性與多頭絨泡菌求解器運(yùn)行輪數(shù)的關(guān)系Fig.1Relationshipbetweenedgeconductivityandnumberof

K2算法的輸入。4實(shí)驗(yàn)結(jié)果本文選用R語言貝葉斯學(xué)習(xí)工具包官網(wǎng)上的7個(gè)網(wǎng)絡(luò)1)作為原始網(wǎng)絡(luò),并用其工具包對每個(gè)網(wǎng)絡(luò)生成了2000條與原始網(wǎng)絡(luò)同分布的數(shù)據(jù)。每個(gè)數(shù)據(jù)集的節(jié)點(diǎn)數(shù)、邊數(shù)以及原始網(wǎng)絡(luò)對應(yīng)的BIC評分信息如表1所列。多頭絨泡菌的參數(shù)I=1,u=1,a=4。首先對邊的導(dǎo)通性進(jìn)行....


圖2Hailfinder原始網(wǎng)絡(luò)Fig.2PrimitivenetworkofHailfinde

圖2Hailfinder原始網(wǎng)絡(luò)Fig.2PrimitivenetworkofHailfinde

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本文編號:4046069

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