【摘 要】
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针对数据缺失条件下构建贝叶斯网络难度大的问题，研究了贝叶斯结构学习算法，提出了将条件独立性检验和评分一搜索相结合的算法。采用改进的混合算法对训练数据初始化，建立相应的
【机 构】
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重庆邮电大学系统理论及应用研究中心,重庆邮电大学计算机科学与技术学院
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针对数据缺失条件下构建贝叶斯网络难度大的问题，研究了贝叶斯结构学习算法，提出了将条件独立性检验和评分一搜索相结合的算法。采用改进的混合算法对训练数据初始化，建立相应的初始网络，对已经拟合了训练数据信息的初始网络用遗传模拟退火算法进行训练以找到最佳的网络结构。给出了算法实施的具体步骤且通过实验验证了算法性能，并将实验结果与其他典型的算法进行比较，表明了算法具有更优的学习效果。
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