用遗传算法实现信度网结构学习:一种新的编码方案

张聪; 沈一栋; 张勤; 刘启元

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用遗传算法实现信度网结构学习:一种新的编码方案

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近年来,信度网已经成为表达一组随机变量间的概率关系的常见方法.在大的变量域中信度网的结构生成是信度网应用的难点.为了解决信度网的结构学习问题,一些研究者研究如何从数据集自动学习结构.本文研究采用遗传算法进行信度网结构学习时存在的问题和编码方法,并给出了一种新的信度网编码方案.数值试验显示遗传算法能够给出理想的结果.

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来源
《计算机科学》 |2004年第12期|103-105|共3页
作者
张聪; 沈一栋; 张勤; 刘启元;
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作者单位

重庆大学计算机学院;

重庆;

400044;

重庆交通学院;

重庆;

40007;

中国科学院软件研究所计算机科学重点实验室;

北京;

100080;

重庆大学自动化学院;

重庆;

400044;

重庆电子商务有限公司;

重庆;

400012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
信度网; 结构学习; 遗传算法;

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