贝叶斯网络结构学习相关论文
本文针对复杂系统所具有的数据样本难以大量获取、难以根据有限样本进行有效建模的特点,提出了一种面向复杂系统的贝叶斯网络结构......
针对现有的基于进化算法(EA)的贝叶斯网络结构学习算法存在收敛速度慢、局部搜索能力差以及种群数目难以确定的问题,提出了一种基......
P2P网贷平台以其门槛低、限定条件少、收益率高等特点,迅速占领互联网金融市场;在快速发展的同时,风险逐渐凸显,平台问题也逐渐暴......
近年来,贝叶斯网络成为不确定知识表达和推理最受欢迎的模型之一。由于传统的贝叶斯网络构造算法中,为了求得节点之间的依赖关系的......
人工蜂群算法(Artificial Bee Colony algorithm,ABC)是通过模拟蜜蜂采蜜行为而形成的一种较为新颖的群体智能算法,且已被证明是一......
贝叶斯网络是一种处理不确定性知识的有效工具,因为其能很大程度降低推理的复杂度,在数据挖掘、机器学习等领域得到了广泛的应用.......
贝叶斯网络是结合了图论和概率论的一种图模型，能直观地用图论解释数据项节点之间的依赖关系，善于解决不确定性知识的表达和推理问题......
本文针对最优贝叶斯网络的结构学习问题,在动态规划算法(Dynamic Programming,DP)的基础上,使用IAMB算法(Incremental Association......
针对当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优和寻优效率低的问题,该文提出一种基于改进鲸鱼优化策略的贝叶斯网络结构学习算法......
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......
Rough Set理论与方法是处理复杂系统的一种有效方法，但未能包含处理不精确或不确定原始数据的机制，与贝叶斯网络等不确定性理论有很......
贝叶斯网络是数据挖掘最有效和可靠的方法之一,而贝叶斯网络结构学习是贝叶斯网络研究的关键环节。针对现有经典结构学习算法——......
针对利用启发式学习算法学习贝叶斯网络时容易陷入局部最优和寻优效率低的问题,提出一种改进的混合遗传细菌觅食优化算法的贝叶斯......
本文针对数据源复杂和不同领域数据组合构建贝叶斯网络时,计算量大且在大数据集中表现较差的问题,提出了组合数据下贝叶斯网络构建......
针对目前利用启发式算法学习贝叶斯网络结构易陷入局部最优、寻优效率低的问题,提出一种基于混合樽海鞘-差分进化算法的贝叶斯网络......
贝叶斯网络是处理不确定性问题的有效方法之一,其具有内在严密的概率推理和直观的图形化表示等特点,被广泛应用于人工智能和机器学......
K2算法是学习贝叶斯网络结构的经典算法。针对K2算法依赖最大父节点数和节点序的不足,以及蚁群算法搜索空间庞大的问题,提出了一种......
优化问题广泛存在于社会生活、工程实践与科学研究中,它的求解具有非常重要的实际意义与科研价值。群智能优化方法是求解复杂优化......
针对K2算法过度依赖节点序和节点序搜索算法评价节点序效率较低的问题,提出一种基于节点块序列约束的局部贝叶斯网络结构搜索算法,......
因贝叶斯网构建的核心是贝叶斯网络结构学习,所以如何有效的进行结构学习就成为了构建最优贝叶斯网络结构的基础.针对贝叶斯网络结......
