小数据集BN建模方法及其在威胁评估中的应用

发布时间：2017-11-24 11:26

  本文关键词：小数据集BN建模方法及其在威胁评估中的应用

  更多相关文章： 贝叶斯网络 小数据集 二值粒子群优化 威胁评估

【摘要】：贝叶斯网络是数据挖掘领域的主要工具之一.在某些特定场合,如重大装备的故障诊断、地质灾害预测及作战决策等,希望用少量数据得到较好的结果.因此,本文针对小数据集条件下的贝叶斯网络学习问题展开研究.首先,建立基于连接概率分布的结构约束模型,提出I-BD-BPSO(Improved-Bayesian Dirichlet-Binary Particle Swarm Optimization)结构学习算法;其次,建立单调性参数约束模型,提出MCE(Monotonicity Constraint Estimation)参数学习算法;最后,应用所提算法构建威胁评估模型并应用变量消元法进行推理计算.实验结果表明,在小数据集条件下,本文的结构学习算法优于经典的二值粒子群优化算法,参数学习算法优于最大似然估计、保序回归及凸优化算法,并能够构建有效的威胁评估模型.
【作者单位】： 西北工业大学电子信息学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.60774064,No.61305133) 全国高校博士点基金(No.20116102110026) 中央高校基本科研业务费专项基金(No.3102015KY0902,No.3102015BJ(Ⅱ)GH01)
【分类号】：TP18;TP311.13
【正文快照】： 1引言针对小数据集条件下的贝叶斯网络(Bayesian Net-work,BN)结构学习,主要有两类方法:基于扩展数据的方法和基于先验约束的方法,本文属于后者.基于先验约束的方法有两种思路,一种是将先验约束转化为狄利克雷分布中的等价样本量[1]来约束评分函数,另一种则是通过定性知识限制

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本文编号：1222104