CS-PSO算法在贝叶斯网络结构学习中的应用

李俊武; 李国宁; 张钉

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CS-PSO算法在贝叶斯网络结构学习中的应用

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针对传统的贝叶斯网络(Bayesian network, BN)结构学习算法运行效率低、算法易早熟、学习效果不理想等缺点,选取布谷鸟(Cuckoo search, CS)和粒子群(Particle swarm optimization, PSO)智能算法,结合BN结构特点,提出了一种CS-PSO的BN结构学习算法。首先,对CS算法从以下三个方面进行改进:利用最大支撑树来指导CS算法的初始化方向,利用解的适应度来调节解的寻优及舍弃过程,利用PSO算法来进行CS算法的位置更新。其次根据BN的结构特征,将CS-PSO算法应用于BN的结构学习。最后采用chest clinic、 credit和car diagnosis三种经典网络作为仿真模型,进行贪婪算法、 K2算法、 CS算法和CS-PSO算法的建模和仿真比较。结果表明, CS-PSO算法在BN的结构学习中,收敛速度快、收敛精度高且稳定性好,可以更快、更优地得到精确的贝叶斯网络结构模型。

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来源
《测试科学与仪器》|2020年第1期|94-102|共9页
作者
李俊武; 李国宁; 张钉;
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作者单位

兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃兰州 730070;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
贝叶斯网络; 结构学习; CS-PSO算法;

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