【摘 要】
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针对贝叶斯网络结构学习算法的学习效率低、容易陷入局部最优等问题,提出一种改进算法(MIC-MGA)。首先,利用最大信息系数得到初始种群;然后,利用微生物遗传算法中的选择、交
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“新疆特色农产品线上市场中信任感知、再购买意愿及竞争策略研究”(71762028),新疆维吾尔自治区社会科学基金项目“面向大数据的新疆网络舆情智能统计分析与预判机制研究”(19BTJ036),新疆财经大学科研创新项目“基于贝叶斯网络的突发事件网络舆情危机态势预警研究——以‘新冠疫情’为例”(XJUFE2020K007)
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针对贝叶斯网络结构学习算法的学习效率低、容易陷入局部最优等问题,提出一种改进算法(MIC-MGA)。首先,利用最大信息系数得到初始种群;然后,利用微生物遗传算法中的选择、交叉和变异操作算子对初始种群进行优化。在学习过程中将贝叶斯信息准则作为适应度函数,通过学习训练得到最终的贝叶斯网络结构。实验结果表明,对于小样本数据,新算法的学习性能较好,通过学习获得的网络结构更接近真实网络。
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