【摘 要】
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针对贝叶斯网络判别学习方法在处理大数据集时,存在的模型训练时间长、算法迭代次数过多等问题,通过引入指数级参数,提出了混沌量子粒子群的权重类条件贝叶斯网络参数学习方
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院,东南大学电子科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61473144)资助课题.
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针对贝叶斯网络判别学习方法在处理大数据集时,存在的模型训练时间长、算法迭代次数过多等问题,通过引入指数级参数,提出了混沌量子粒子群的权重类条件贝叶斯网络参数学习方法。该方法首先通过优化对数似然函数,解决生成学习的参数估计问题。然后,使用生成学习的结果,初始化判别学习的参数。最后,引入混沌映射序列,通过混沌量子粒子群优化(chaos quantum particle swarm optimization,CQPSO)算法,优化条件对数似然函数。使用权重类条件贝叶斯网络分类器对液体火箭发动机的故障进行分类,仿
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