【摘 要】
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针对批量式算法增量维护性能差的缺点,提出了一种贝叶斯增量学习算法(ILA)。检测到新数据集时,构造WTUN函数来判断结构是否需要更新,若结构需要更新,则构建影响度(Affect)函
【机 构】
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燕山大学河北省特种光纤与光纤传感实验室,燕山大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51641609).
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针对批量式算法增量维护性能差的缺点,提出了一种贝叶斯增量学习算法(ILA)。检测到新数据集时,构造WTUN函数来判断结构是否需要更新,若结构需要更新,则构建影响度(Affect)函数,得到结构中需要修正的节点集,在其马尔可夫范围内利用爬山算子修改得到候选结构,利用改进的评分函数选择评分最大的结构作为最优结构。无论结构是否更新,都将原参数作为先验参数,利用EM算法更新参数。将该算法与批量爬山(HC)算法、增量爬山(IHC)算法、增量遗传算法(IGA)对比,ILA算法可以对网络进行增量维护,一定程度上节省了空
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