基于选择性集成遗传算法的BNC结构学习

来源 :计算机辅助工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户：AAAz12300

【摘要】

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为克服IQ算法在处理贝叶斯网络分类器（Bayesian Network Classifier，BNC）结构学习中要求先指定适合节点次序的缺点，提出GA-K2算法，将基于选择性集成的整数编码遗传算法引入到K2算

【作者】

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蒋望东林士敏鲁明羽

【机构】

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广西师范大学计算机科学系,湖南财经高等专科学校信息系,大连海事大学计算机科学与技术学院

【出处】

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计算机辅助工程

【发表日期】

：

2006年3期

【关键词】

：

贝叶斯网络分类器结构学习 K2算法遗传算法 Bayesian network classifier structure learning K2 algor

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为克服IQ算法在处理贝叶斯网络分类器（Bayesian Network Classifier，BNC）结构学习中要求先指定适合节点次序的缺点，提出GA-K2算法，将基于选择性集成的整数编码遗传算法引入到K2算法中，使之能得到最佳节点次序并且网络结构收敛到全局最优．构建贝叶斯网络分类器进行分类，实验结果表明GA-K2算法优于随意指定节点顺序的IQ算法．

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