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冀俊忠 (冀俊忠.) (学者:冀俊忠) | 胡仁兵 (胡仁兵.) | 张鸿勋 (张鸿勋.) | 刘椿年 (刘椿年.)

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摘要:

贝叶斯网是人工智能中一个重要的理论模型,也是现实世界中不确定性问题建模的重要工具.针对贝叶斯网的结构学习问题,提出了一种将约束满足、蚁群优化和模拟退火策略相结合的混合算法.新算法首先利用阈值自调整的条件测试来动态地压缩搜索空间,在加速搜索过程的同时保证学习的求解质量;然后在基于MDL的蚁群随机搜索中引入模拟退火的优化调节机制,改进了算法的优化效率.实验结果验证了所提策略的有效性,与最新的同类算法相比,新算法在保持较快收敛速度的前提下具有更好的求解质量.

关键词:

MDL评分 可变搜索空间 模拟退火 蚁群算法 贝叶斯网

作者机构:

  • [ 1 ] [冀俊忠]北京工业大学
  • [ 2 ] [胡仁兵]北京工业大学
  • [ 3 ] [张鸿勋]北京工业大学
  • [ 4 ] [刘椿年]北京工业大学

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来源 :

计算机研究与发展

ISSN: 1000-1239

年份: 2009

期: 9

卷: 46

页码: 1498-1507

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