基于MWST-CS-K2算法的贝叶斯网络结构学习
Bayesian network structure learning algorithm based on MWST-CS-K2
新疆财经大学 a. 统计与数据科学学院; b. 新疆社会经济统计与大数据应用研究中心, 乌鲁木齐 830012
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摘要
针对K2算法依赖最大父节点数和节点顺序的不足,提出了一种改进的贝叶斯网络结构学习算法(MWST-CS-K2)。该算法先通过构造最大支撑树(MWST)得到最大父节点数;再利用变量间的关联度和更新系数对加边、减边和反转边进行规则设定,通过改进的布谷鸟算法对鸟巢位置进行寻优,应用广度优先搜索策略搜索遍历得到节点顺序;最后将最大父节点数和节点顺序作为K2算法的输入搜索得到最终网络。实验表明,所提出的MWST-CS-K2算法在标准的ASIA、SACHS和CHILD网络数据测试中的平均正确边比率分别达到了97.3%、87.7%和95.6%,学习效果优于其他对比算法,获得的网络结构和标准的网络结构最为相似。
基金项目
国家自然社科基金资助项目(72164034,71762028)
新疆财经大学研究生科研项目(XJUFE2022K10)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.06.0281
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第1期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 160-164,171
文章编号: 1001-3695(2023)01-026-0160-05
发布历史
[2022-08-30] 优先出版
[2023-01-05] 印刷出版
引用本文
刘继, 熊月霞, 李磊. 基于MWST-CS-K2算法的贝叶斯网络结构学习 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (1): 160-164,171. (Liu Ji, Xiong Yuexia, Li Lei. Bayesian network structure learning algorithm based on MWST-CS-K2 [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (1): 160-164,171. )
关于期刊
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- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
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