【摘 要】
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针对具有丢失数据的贝叶斯网结构学习问题,提出了一种将数据的完备化与结构的蚁群优化相结合的学习方法.随机初始化未观察到的数据,得到完整的数据集,并利用蚁群算法学习得到
【机 构】
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北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室
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针对具有丢失数据的贝叶斯网结构学习问题,提出了一种将数据的完备化与结构的蚁群优化相结合的学习方法.随机初始化未观察到的数据,得到完整的数据集,并利用蚁群算法学习得到初始网络结构;然后进行迭代学习,在每次迭代中根据当前最好的贝叶斯网结构,利用EM估计和随机的采样插入对数据进行完备化,在完备数据下,利用改进的蚁群优化过程使结构不断进化,直到获得全局最优解.实验结果表明,该方法能有效地从不完备数据中学习贝叶斯网结构且与新近的MS-EM、EGA、BN-GS方法相比,具有更高的学习精度.
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