基于蜂群算法和遗传算法的贝叶斯网络结构混合学习方法

来源 :河南师范大学学报（自然科学版） | 被引量 : 0次 | 上传用户：dexiaolu

【摘要】

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变量之间的关系对解释数据具有重要作用,而贝叶斯网络恰恰是表示变量之间关系的重要工具.针对贝叶斯网络结构学习问题,基于蜂群算法(ABC)和遗传算法(GA),提出一个新的混合型

【作者】

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汪春峰将妍

【机构】

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河南师范大学数学与信息科学学院,河南新乡,453007;河南大学环境与规划学院,河南开封475001;郑州旅游职业学院基础部,郑州450009

【出处】

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河南师范大学学报（自然科学版）

【发表日期】

：

2015年4期

【关键词】

：

Bayesian network structure learning ABC algorithm GA algorithm unconstraint opti

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变量之间的关系对解释数据具有重要作用,而贝叶斯网络恰恰是表示变量之间关系的重要工具.针对贝叶斯网络结构学习问题,基于蜂群算法(ABC)和遗传算法(GA),提出一个新的混合型算法(ABC-GA).由于ABC-GA融合了ABC算法和GA算法的长处,所以可以弥补单独使用任一算法的缺陷.数值试验结果表明:ABC-GA算法具有较高的计算效率和计算精度.

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