基于混合改进鸟群算法的贝叶斯网络结构学习
陈海洋
张娜
西安工程大学电子信息学院,西安,710048
摘要：针对贝叶斯网络结构学习中寻优效率低下、易陷入局部最优的缺陷,提出了一种基于混合改进鸟群算法的贝叶斯网络结构学习算法.首先,通过互信息约束算法迭代初始网络;其次,改进鸟群算法,在经典鸟群算法中加入自适应惯性权重,随着迭代次数的增加动态调整搜索空间、改变收敛速度;最后,将改进的鸟群算法作为搜索策略,进行贝叶斯网络结构寻优.实验结果表明:改进的算法在寻优过程中不仅有较好的准确率和较快的收敛速度,而且具有良好的全局寻优能力.
关键词：贝叶斯网络结构学习互信息改进鸟群算法
分类号：TP181(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(61573285)
论文发表日期：2021-02-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 85-91,98 )
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