小样本贝叶斯网络结构学习的KDE-CGA算法

发布时间：2018-06-29 20:43

  本文选题：小样本 + 贝叶斯网络　； 参考：《计算机科学》2017年S2期

【摘要】：针对小样本数据条件下的贝叶斯网络结构学习,首先利用核密度估计(Kernel Density Estimation,KDE)对小规模样本数据进行拓展,然后引用云遗传算法(Cloud Theory-based Genetic Algotithm,CGA)对贝叶斯网络结构进行学习。通过优化改进核密度函数及其窗宽提高数据拓展效果;通过将云理论引入遗传算法中,自适应地改变交叉率和变异率,避免了算法局部寻优问题。仿真结果验证了该算法的有效性。
[Abstract]:For the Bayesian network structure learning under the condition of small sample data, the Kernel density estimation (KDE) is used to extend the small sample data, and then the Cloud Theory-based genetic algorithm (CGA) is used to study the Bayesian network structure. By optimizing the kernel density function and its window width to improve the data expansion effect, the cloud theory is introduced into the genetic algorithm to adaptively change the crossover rate and mutation rate, thus avoiding the problem of local optimization of the algorithm. Simulation results verify the effectiveness of the algorithm.
【作者单位】： 空军工程大学航空航天工程学院;
【分类号】：TP181

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本文编号：2083317