【摘 要】
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针对目前已有的贝叶斯网络结构学习算法一般存在算法易早熟、学习效果不理想、算法效率较低等问题,提出了基于改进细菌觅食优化算法的贝叶斯网络结构学习策略,对传统细菌算法
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61673345)
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针对目前已有的贝叶斯网络结构学习算法一般存在算法易早熟、学习效果不理想、算法效率较低等问题,提出了基于改进细菌觅食优化算法的贝叶斯网络结构学习策略,对传统细菌算法中的趋化算子、繁殖算子和迁移算子进行了改进。将自适应理论应用于细菌游动步长的计算和繁殖个体的选择中;在迁移算子的迁移概率计算中,引入了遗传算法中的轮盘赌方法;在互信息理论的基础上,给出了一种新的网络结构随机进化方法,代替了传统细菌算法中的随机迁移。对不同规模的经典贝叶斯网络进行了仿真实验。研究结果表明,该算法在贝叶斯网络结构学习方面,在收敛性上表
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