约束条件下BN参数最大熵模型扩展学习算法
Extension parameters learning for BN based on constraints and maximum entropy model
陕西科技大学 电气与信息工程学院, 西安 710021
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摘要
在很多智能系统的参数建模时,用户往往面对建模样本稀少的困境。针对在小数据集条件下贝叶斯网络(BN)参数建模的问题,提出了一种约束数据最大熵BN参数学习算法(CDME)。首先利用小数据集估算BN参数,随后把定性的专家经验转换为不等式约束,并利用Bootstrap算法生成满足约束的一组参数候选集,再根据信息最大熵进行加权计算出BN参数。实验结果表明,当数据量充分时,CDME参数学习算法与经典的MLE算法的学习精度近似,表明了算法的正确性;在小数据集条件下,利用CDME算法可以对BN进行参数建模,学习精度优于MLE和QMAP算法。CDME算法在实际故障诊断样本数据相对稀缺的条件下,获取了诊断BN模型参数,在此基础上完成的诊断推理结果也印证了算法的有效性,为小数据集条件下的参数建模提供了一条新途径。
基金项目
陕西省科技厅自然科学基金资助项目(2017JM6057)
陕西省教育厅专项自然科学基金资助项目(2013JK1114)
陕西省教育厅2018年度服务地方科学研究计划项目(18JC003)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.08.0868
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 390-394
文章编号: 1001-3695(2019)02-017-0390-05
发布历史
[2019-02-05] 印刷出版
引用本文
郭文强, 李然, 侯勇严, 等. 约束条件下BN参数最大熵模型扩展学习算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (2): 390-394. (Guo Wenqiang, Li Ran, Hou Yongyan, et al. Extension parameters learning for BN based on constraints and maximum entropy model [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (2): 390-394. )
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。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者,读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员,各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅,所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
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