基于多头绒泡菌的贝叶斯网络结构学习

发布时间：2025-05-15 01:58

　　 贝叶斯网络是概率统计与图论相结合的一种图模型,已成功应用于多个领域中。然而,仅依赖专家的领域知识构建贝叶斯网络非常困难。因此,从数据中学习贝叶斯网络结构已经成为该研究领域的重点问题。针对贝叶斯网络结构学习搜索空间太大的问题,根据多头绒泡菌在觅食过程中展现出的保留重要觅食管道的特性,文中结合多头绒泡菌相关数学模型和条件互信息理论对原始搜索空间进行缩减,并将求解得到的无向图作为网络的基础骨架;之后利用爬山法确定骨架方向,并得到对应的拓扑排序;最后将节点顺序作为K2算法的输入以求得最终网络,并选用网络拓扑结构及评分作为评价指标在多个数据集上进行对比实验。实验结果表明,所提算法在网络重构及原始数据匹配上具有更高的准确度。

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【部分图文】：

图１边导通性与多头绒泡菌求解器运行轮数的关系Ｆｉｇ．１Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｅｄｇｅｃｏｎｄｕｃｔｉｖｉｔｙａｎｄｎｕｍｂｅｒｏｆ

Ｋ２算法的输入。４实验结果本文选用Ｒ语言贝叶斯学习工具包官网上的７个网络１）作为原始网络，并用其工具包对每个网络生成了２０００条与原始网络同分布的数据。每个数据集的节点数、边数以及原始网络对应的ＢＩＣ评分信息如表１所列。多头绒泡菌的参数Ｉ＝１，ｕ＝１，ａ＝４。首先对边的导通性进行....

图２Ｈａｉｌｆｉｎｄｅｒ原始网络Ｆｉｇ．２ＰｒｉｍｉｔｉｖｅｎｅｔｗｏｒｋｏｆＨａｉｌｆｉｎｄｅ

７００１１－４５７３．９－４５７３．９Ｓａｃｈｓ１４１３２２９９－１５００８－１５１０３Ｃｈｉｌｄ２４２３４２６５－２３４３０－２２９０３Ｉｎｓｕｒａｎｃｅ３４３３８１２１３１３－２７５８２－２７６３９Ｗａｔｅｒ２５２２７２７２６６－２５８７８－２６１９１Ａｌａｒｍ４１３８８８１....

本文编号：4046069