本文選題：小樣本 + 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)　； 參考：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2017年S2期

【摘要】：針對(duì)小樣本數(shù)據(jù)條件下的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí),首先利用核密度估計(jì)(Kernel Density Estimation,KDE)對(duì)小規(guī)模樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行拓展,然后引用云遺傳算法(Cloud Theory-based Genetic Algotithm,CGA)對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行學(xué)習(xí)。通過(guò)優(yōu)化改進(jìn)核密度函數(shù)及其窗寬提高數(shù)據(jù)拓展效果;通過(guò)將云理論引入遺傳算法中,自適應(yīng)地改變交叉率和變異率,避免了算法局部尋優(yōu)問(wèn)題。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該算法的有效性。
[Abstract]:For the Bayesian network structure learning under the condition of small sample data, the Kernel density estimation (KDE) is used to extend the small sample data, and then the Cloud Theory-based genetic algorithm (CGA) is used to study the Bayesian network structure. By optimizing the kernel density function and its window width to improve the data expansion effect, the cloud theory is introduced into the genetic algorithm to adaptively change the crossover rate and mutation rate, thus avoiding the problem of local optimization of the algorithm. Simulation results verify the effectiveness of the algorithm.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP181

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本文編號(hào)：2083317