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自动化学报 2009
一种基于独立性测试和蚁群优化的贝叶斯网学习算法DOI: 10.3724/SP.J.1004.2009.00281, PP. 281-288 Keywords: 不确定性知识表示和推理,Bayesian网络结构学习,蚁群算法,条件独立性测试 Abstract: ？针对ACO-B蚁群算法学习贝叶斯网结构的不足,提出了一种基于独立性测试和蚁群优化的改进算法.新算法首先利用0阶独立性测试来限制侯选结构的搜索空间,避免了蚁群的一些不必要的搜索,然后融合解的全局评分增益和节点间局部的互信息,给出了启发能力更强的启发函数来引导随机搜索.实验结果表明,新算法能够更有效地处理大规模数据,且学习速度有较大改进.
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