%0 Journal Article
%T 基于混合差分蜂群算法的贝叶斯网络结构学习*
%A 郭童
%A 林峰
%J 模式识别与人工智能
%P 540-545
%D 2014
%X 贝叶斯网络的结构学习是贝叶斯网络理论模型的核心,而现有的贝叶斯网络结构学习算法一般存在效率偏低的问题.针对此问题,文中提出基于混合差分蜂群算法的贝叶斯网络结构学习算法.该算法首先利用最大生成树准则得到初始种群,然后利用差分进化算法中的交叉、变异规则优化初始种群.在使用差分进化算法的过程中,分别将蜂群算法应用于变异阶段和优化改进交叉阶段,并且将云自适应理论应用于选择阶段选择生成个体.在经典贝叶斯网络上的仿真实验证明,文中算法在贝叶斯网络结构学习中具有较强的寻优能力.
%K 贝叶斯网络
%K 差分进化算法
%K 蜂群算法
%K 云自适应理论
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract9874.shtml