【摘 要】
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为解决单一结构学习算法中普遍存在的学习效果差、易陷入局部最优等问题,本文通过引入最大信息系数MIC(Maximal Information Coefficient)和集成学习思想,提出了一种新的贝叶
【基金项目】
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国家自然科学基金(61772534)资助.
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为解决单一结构学习算法中普遍存在的学习效果差、易陷入局部最优等问题,本文通过引入最大信息系数MIC(Maximal Information Coefficient)和集成学习思想,提出了一种新的贝叶斯网络结构学习算法.该算法首先利用MIC确定节点间的依赖关系并得到初始网络,接着使用Bootstrap方法对数据样本进行采样获得若干样本集.依次使用每个样本集,在给定初始网络的基础上,通过BDe评分和禁忌搜索算法训练生成贝叶斯网络并将其用邻接矩阵表示.进而利用集成学习策略,根据得到的若干邻接矩阵计算每条边的权重
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