基于改进BIC评分的贝叶斯网络结构学习

发布时间：2018-10-10 10:36

【摘要】：引入专家知识已成为小数据集条件下贝叶斯网络建模的主流方法,然而,专家知识是否正确直接决定了算法的结果和性能。因此,在考虑专家知识正确性的基础上,本文对贝叶斯网络结构学习问题展开研究。首先,建立一种基于连接概率分布的结构约束模型来表示专家知识,进而结合该约束模型对贝叶斯信息准则(Bayesian information criterions,BIC)评分进行改进;最后,利用K2算法学习贝叶斯网络结构。实验结果表明,在小数据集条件下本文所提算法不仅能将专家知识引入到学习过程中,进而改善学习效果,并且对不完全正确的专家知识有一定的适应性。
[Abstract]:The introduction of expert knowledge has become the mainstream method of Bayesian network modeling under the condition of small data set. However, whether the expert knowledge is correct or not directly determines the result and performance of the algorithm. Therefore, on the basis of considering the correctness of expert knowledge, this paper studies the learning of Bayesian network structure. Firstly, a structural constraint model based on join probability distribution is established to represent the expert knowledge, and then the Bayesian information criterion (Bayesian information criterions,BIC) score is improved by using the constraint model. Finally, the Bayesian network structure is studied by using K2 algorithm. The experimental results show that the proposed algorithm can not only introduce the expert knowledge into the learning process, but also improve the learning effect under the condition of small data set, and it also has certain adaptability to the incomplete expert knowledge.
【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(61305133,61573285) 中国高校博士点基金(20116102110026)资助课题
【分类号】：TP18

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

1 邸若海;高晓光;郭志高;;小数据集BN建模方法及其在威胁评估中的应用[J];电子学报;2016年06期

2 吴红;王维平;杨峰;;融合先验信息的贝叶斯网络结构学习方法[J];系统工程与电子技术;2012年12期

【共引文献】

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2 沈琳;于劲松;唐荻音;刘浩;;图模型与学习算法结合的贝叶斯网络自动建模[J];北京航空航天大学学报;2016年07期

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【二级参考文献】

相关期刊论文 前10条

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9 杨p，

本文编号：2261458