【摘 要】
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针对遗传算法学习贝叶斯结构时局部寻优能力差的问题,本文提出一种改进的免疫遗传算法(IIGA)学习贝叶斯结构.首先利用最大支撑树与评分函数构建两个初始种群,然后在种群内部
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,燕山大学河北省特种光纤与光纤传感重点实验室
【基金项目】
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河北省自然科学基金项目(F2019203320),河北省人才工程培养项目(A201903005)资助
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针对遗传算法学习贝叶斯结构时局部寻优能力差的问题,本文提出一种改进的免疫遗传算法(IIGA)学习贝叶斯结构.首先利用最大支撑树与评分函数构建两个初始种群,然后在种群内部引入改进免疫算子与自动交叉变异算子,在种群之间引入改进的联姻策略与师生交流机制,最后通过迭代搜索到最优贝叶斯结构.在标准网络中与遗传算法相比,提升了遗传算法的局部寻优能力.利用IIGA算法得到篦冷机水泥熟料换热工艺参数的结构,并以此结构为基础进行参数学习与故障推理,最终得到二次风温的故障诊断模型,对节约燃煤,保护环境具有一定实际意义.
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