一种发现Bayesian网络结构的算法

摘要：

Bayesian网络(贝叶斯网络)是一种进行不确定性推理的有力工具,它是一个有向无环图.本文提出了一种通过发现Bayesian网络骨架(在Bayesian网络中去除边方向的无向图),再确定边的方向而得到Bayesian网络的算法.该算法在变量之间基本依赖关系分析的基础上,进行Bayesian网络骨架学习,对学习得到的Bayesian网络骨架,利用碰撞识别以及基于遗传算法和MDL(最小描述长度原理)标准的搜索打分方法确定边方向后得到相应的Bayesian网.实验结果表明:该算法能有效的学习到Bayesian网络.

关键词： 碰撞识别 遗传算法 贝叶斯网络 网络结构

作者: 李小琳 何湘东 苑森淼

作者单位: 吉林大学计算机科学与技术学院,长春,130012 中联集团VAS事业部,长春,130012

会议类型: 国内会议

会议名称: 2005年中国模糊逻辑与计算智能联合学术会议

会议地点: 深圳

会议语种:中文

页码: 859-864

在线出版日期: 2005-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）