【摘 要】
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基于随机搜索思想提出了一种具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习算法BPMHS,该算法同时进行多个Metrpolis-Hasting抽样,构建多条并行的收敛于Boltzmann分布的马尔可夫链.算法首
【机 构】
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合肥学院计算计科学与技术系,合肥工业大学计算机与信息学院
【基金项目】
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合肥学院科研发展基金项目(08KY001ZR)资助
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基于随机搜索思想提出了一种具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习算法BPMHS,该算法同时进行多个Metrpolis-Hasting抽样,构建多条并行的收敛于Boltzmann分布的马尔可夫链.算法首先利用节点之间的互信息和EM算法对网络结构和丢失数据进行初始化;然后将每一次迭代中所有的MHS看成一个总体,并据此得到产生下一代个体的建议分布.算法通过使初始值和建议分布尽可能接近其平稳分布,有效地提高收敛速度.用于ASIA的实验结果也验证了算法具有良好的学习精度和学习效率.
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