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针对动态贝叶斯网络(dynamic bayesian network,DBN)是NP困难问题,提出基于改进遗传算法的DBN结构自适应学习算法.该算法计算最大互信息和时序互信息完成DBN结构搜索空间的初始化.在此基础上设计改进遗传算法,引入评分标准差构建交叉概率和变异概率的自适应调节函数,以降低结构学习过程陷入局部最优解的概率.仿真结果表明,该算法在无先验知识的情况下,相比其他优化算法,汉明距离和运行时长平均减少了30％,37.3％,评分值平均增大了18.0％.
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计量学报
ISSN： 1000-1158
Year： 2021
Issue： 1
Volume： 42
Page： 91-99
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30 Days PV： 1
