【摘 要】
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目前的分布估计算法（esti mation of distribution algorithms）中概率模型的学习或多或少存在着对先验知识的依赖,而这些先验知识往往是不可预知的.针对这一问题,文中提出采用
【机 构】
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中国科学技术大学自然计算与应用实验室,中国科学技术大学电子科学与技术系
【基金项目】
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本课题得到国家自然科学基金（60401015,60572012）和安徽省自然科学基金（050420201）资助.
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目前的分布估计算法（esti mation of distribution algorithms）中概率模型的学习或多或少存在着对先验知识的依赖,而这些先验知识往往是不可预知的.针对这一问题,文中提出采用集成学习（ensemble learning）的思想实现EDAs中概率模型结构和参数的自动学习,并提出了一种基于递增学习策略的连续域分布估计算法,该算法采用贪心EM算法来实现高斯混合模型（GMM）的递增学习,在不需要任何先验知识的情况下,实现模型结构和参数的自动学习.通过一组函数优化实验对该算法的性能进行
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