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BIC-based node order learning for improving Bayesian network structure learning 被引量:1
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作者 Yali LV Junzhong MIAO +2 位作者 Jiye LIANG Ling CHEN Yuhua QIAN 《Frontiers of Computer Science》 SCIE EI CSCD 2021年第6期95-108,共14页
Node order is one of the most important factors in learning the structure of a Bayesian network(BN)for probabilistic reasoning.To improve the BN structure learning,we propose a node order learning algorithmbased on th... Node order is one of the most important factors in learning the structure of a Bayesian network(BN)for probabilistic reasoning.To improve the BN structure learning,we propose a node order learning algorithmbased on the frequently used Bayesian information criterion(BIC)score function.The algorithm dramatically reduces the space of node order and makes the results of BN learning more stable and effective.Specifically,we first find the most dependent node for each individual node,prove analytically that the dependencies are undirected,and then construct undirected subgraphs UG.Secondly,the UG-is examined and connected into a single undirected graph UGC.The relation between the subgraph number and the node number is analyzed.Thirdly,we provide the rules of orienting directions for all edges in UGC,which converts it into a directed acyclic graph(DAG).Further,we rank the DAG’s topology order and describe the BIC-based node order learning algorithm.Its complexity analysis shows that the algorithm can be conducted in linear time with respect to the number of samples,and in polynomial time with respect to the number of variables.Finally,experimental results demonstrate significant performance improvement by comparing with other methods. 展开更多
关键词 probabilistic reasoning Bayesian networks node order learning structure learning BIC scores V-structure
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考虑拆解故障的退役产品人机混流线插单调度
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作者 任莹晖 万家伟 +1 位作者 匡增彧 谢晖 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期153-160,共8页
多源异构退役3C产品服役阶段产生的结构变形可能引发自动拆解设备故障,性能漂移失效会扰动拆解工艺规划和生产调度.以退役3C产品人机混流拆解线为研究对象,研究退役产品拆解故障导致的插单调度问题.构建量化不确定性拆解序列和拆解深度... 多源异构退役3C产品服役阶段产生的结构变形可能引发自动拆解设备故障,性能漂移失效会扰动拆解工艺规划和生产调度.以退役3C产品人机混流拆解线为研究对象,研究退役产品拆解故障导致的插单调度问题.构建量化不确定性拆解序列和拆解深度的AND/OR节点网络模型.以最大化工位利用率为优化目标,拆解故障产品缓存搬运阈值为变量,建立人机混流线插单调度模型.采用二维实数编码方式编码,选用遗传算法求解.选取58种品系退役智能手机的人机混流聚类拆解产线数据实例验证.结果表明,构建的人机混流线插单调度模型能有效制定工位利用率最大的阈值插单调度方案.实例聚类的3类混流拆解线优化后的最大工位利用率分别为80.3%、73.2%、81.3%. 展开更多
关键词 回收利用 退役产品 拆解故障 插单调度 AND/OR节点模型
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基于小扰动频率量测数据的电网节点惯量分布评估方法
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作者 李勇 常樊睿 +3 位作者 彭衍建 高酉松 周年光 禹海峰 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期50-59,共10页
惯量在电力系统抵抗扰动中起到关键作用。随着新能源渗透率的提升,电力系统中低惯量与惯量时空分布不均的特征日益凸显,准确评估电网节点惯量分布具有重要意义。为此,文中提出一种基于小扰动频率量测数据的节点惯量分布评估方法。首先,... 惯量在电力系统抵抗扰动中起到关键作用。随着新能源渗透率的提升,电力系统中低惯量与惯量时空分布不均的特征日益凸显,准确评估电网节点惯量分布具有重要意义。为此,文中提出一种基于小扰动频率量测数据的节点惯量分布评估方法。首先,分析了频率与惯量的数学耦合机理,揭示了新型电力系统惯量分布特征。然后,根据单次小扰动下的频率量测数据与系统电源参数,分别提出了考虑各节点频率相较于系统中心频率变化水平偏差的节点等效惯量定义方法,以及基于自适应阶数多项式拟合的节点频率变化率计算方法,两层方法相结合即可计算出单次小扰动下的节点等效惯量。进一步,鉴于单次小扰动下求出的节点等效惯量具有一定的随机误差,提出考虑多次扰动事件评估结果的动态聚合策略,形成适用于新型电力系统的节点等效惯量分布评估方法。最后,分别以IEEE 39节点系统、中国某省级电网为例验证了所提方法的有效性。结果表明,所提方法所需数据量少,仅需各节点同步相量测量单元采集的频率量测数据即可实现对电网惯量分布的有效评估,评估结果准确性高且时效性强。 展开更多
关键词 惯量评估 频率量测数据 小扰动 节点等效惯量 自适应拟合
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基于多阶邻域贡献度的航线网络节点重要性辨识
4
作者 胡钢 王乐萌 +2 位作者 卢志宇 胡俊杰 康凯 《河北大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期329-336,共8页
为提高航线网络鲁棒性,对航线网络的节点重要性辨识进行研究.基于航空公司执飞数据构建航线网络拓扑模型,依托航线网络节点间交互阶数与网络平均路径差值集结邻域多阶异质性信息,利用航线网络邻域节点的圈结构表征节点在网络中的紧密性... 为提高航线网络鲁棒性,对航线网络的节点重要性辨识进行研究.基于航空公司执飞数据构建航线网络拓扑模型,依托航线网络节点间交互阶数与网络平均路径差值集结邻域多阶异质性信息,利用航线网络邻域节点的圈结构表征节点在网络中的紧密性特征集结.构建基于航线网络的节点多阶邻域信息与结构信息融合模型并提出基于多阶邻域贡献度的节点中心性算法.实验选取投入攻击资源R=0.3和R=0.5进行分析,分别最大提升39.62%和49.69%的攻击效用值,表明该算法对航线网络节点重要性辨识准确有效,可给航线网络连通性优化设计提供理论参考. 展开更多
关键词 航线网络 节点多阶邻域 邻域贡献度 圈结构贡献度
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二分图中高效计算top-n maximalα-biclique的方法研究
5
作者 唐东杭 吴进高 徐建 《软件工程》 2024年第9期43-49,共7页
针对当二分图中一类节点的数量固定时,如何搜索另一类型节点数量排序为前n的maximalα-biclique的问题,提出了一种基础搜索算法和一种基于共同邻居概念的改进搜索算法。在使用(1,α)-core剪枝方法加快搜索的算法基础上,基于共同邻居搜... 针对当二分图中一类节点的数量固定时,如何搜索另一类型节点数量排序为前n的maximalα-biclique的问题,提出了一种基础搜索算法和一种基于共同邻居概念的改进搜索算法。在使用(1,α)-core剪枝方法加快搜索的算法基础上,基于共同邻居搜索算法使用共同邻居的概念对算法进行了改进,该算法只遍历节点的二跳邻居,并利用节点顺序和最小阈值提高搜索效率。实验结果表明,两种算法都可以有效且高效地搜索节点数量排名为前n的maximalα-biclique。与基础搜索算法相比,基于共同邻居搜索算法的搜索效率提升了80%,在实际应用场景中更具优势。 展开更多
关键词 (1 α)-core maximalα-biclique 共同邻居 节点顺序
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面向类集成测试序列确定的强化学习方法
6
作者 张晓天 王雅文 +2 位作者 谢志庆 金大海 宫云战 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2024年第1期68-78,共11页
面向类集成测试序列的强化学习方法能够自适应地根据系统集成状态调整集成测试策略,是测试优化的关键技术之一,但现有方法普遍存在计算成本高且不适用于大规模软件系统、忽略测试风险的滞后性问题,大幅降低了适用性和可靠性。针对上述问... 面向类集成测试序列的强化学习方法能够自适应地根据系统集成状态调整集成测试策略,是测试优化的关键技术之一,但现有方法普遍存在计算成本高且不适用于大规模软件系统、忽略测试风险的滞后性问题,大幅降低了适用性和可靠性。针对上述问题,提出一种具有重要值加权奖励的基于测试顺序的强化学习方法。优化强化学习建模,忽略节点在测试序列上的具体位置,减弱状态之间的相关性,提升模型可用性。结合深度强化学习模型,端到端地更新集成测试策略,减少值函数的误差。在奖励函数的设计上,引入修正的节点重要值,实现降低整体测试桩复杂度且提升关键类优先级的多目标优化求解。在SIR开源系统上的实验结果表明:优化的强化学习建模方式能够有效降低整体测试桩复杂度,并适用于大规模软件系统;融入修正节点重要值的奖励函数能够有效提升软件系统中关键类的优先级,平均提升幅度为55.38%。 展开更多
关键词 测试序列 强化学习 节点重要值 奖励函数 集成测试
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|x|在对数结点的有理插值
7
作者 张慧明 李建俊 《华中师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期419-423,共5页
|x|的有理逼近是逼近论中非常重要的课题.该文首先研究了|x|在一类新的结点组(对数结点)的有理插值,对于|x|的逼近误差采用适当的放缩法得到逼近阶为O(1/nlog n).然后,在零点附近增加一些结构相同的结点,逼近阶可以提高到O(1/n^(2)logn)... |x|的有理逼近是逼近论中非常重要的课题.该文首先研究了|x|在一类新的结点组(对数结点)的有理插值,对于|x|的逼近误差采用适当的放缩法得到逼近阶为O(1/nlog n).然后,在零点附近增加一些结构相同的结点,逼近阶可以提高到O(1/n^(2)logn).最后,分析逼近阶相同的五类结点组的结构,并揭示其逼近本质:因为四类结点组都和对数结点组等价,所以|x|在五类结点组的误差是同阶的.这个结论说明结点组的结构特点对|x|的有理插值问题起到关键性作用. 展开更多
关键词 对数结点 有理插值 Newman型有理算子 逼近阶
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基于知识共享的遮挡人体姿态估计网络
8
作者 江佳鸿 夏楠 +1 位作者 李长吾 于鑫淼 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2001-2010,共10页
现有人体姿态估计方法处理遮挡情况时性能较差,为此提出新的估计网络,包含遮挡区域强化卷积网络(OCNN)和遮挡特征补偿图卷积网络(OGCN).设计高低阶特征匹配注意力以强化遮挡区域特征,由OCNN提取高适配权重,通过少量遮挡数据的方式实现... 现有人体姿态估计方法处理遮挡情况时性能较差,为此提出新的估计网络,包含遮挡区域强化卷积网络(OCNN)和遮挡特征补偿图卷积网络(OGCN).设计高低阶特征匹配注意力以强化遮挡区域特征,由OCNN提取高适配权重,通过少量遮挡数据的方式实现遮挡部位的强化检测.由OGCN消除障碍物特征,通过强化关键点共有及专有属性的方式补偿节点特征;进行邻接矩阵重要性加权以改善遮挡部位特征质量,提升检测精度.所提网络在数据集COCO2017、COCO-Wholebody、CrowdPose上的检测精度分别为78.5%、67.1%、77.8%,优于对比算法.在自建遮挡数据集上所提网络节约了75%的训练数据使用. 展开更多
关键词 人体姿态估计 遮挡处理 高低阶特征匹配 节点特征补偿 邻接矩阵加权
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结合高阶结构的电力网络关键节点挖掘方法
9
作者 张旭 陈丽 周永博 《信息技术》 2024年第4期149-155,共7页
挖掘电力网络中的关键节点对提高电力系统的鲁棒性、稳定性与可靠性具有重要意义。针对电力网络中频繁存在的高阶结构特性,文中运用高阶网络分析方法,引入模糊综合决策技术,提出了一种融合节点低阶和高阶结构信息的电力网络关键节点挖... 挖掘电力网络中的关键节点对提高电力系统的鲁棒性、稳定性与可靠性具有重要意义。针对电力网络中频繁存在的高阶结构特性,文中运用高阶网络分析方法,引入模糊综合决策技术,提出了一种融合节点低阶和高阶结构信息的电力网络关键节点挖掘方法,并在三个真实电力网络数据集上进行了实验和验证,从网络结构和功能两个方面对提出方法进行了评价。结果表明,相比传统低阶方法,所提出方法能够更加准确识别电力网络中的关键节点,论证了考虑节点高阶信息的必要性,为电力网络关键节点挖掘问题提供了新的思想方法。 展开更多
关键词 电力网络 关键节点 高阶网络 模糊决策
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识别高阶网络传播中最有影响力的节点 被引量:2
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作者 李江 刘影 +1 位作者 王伟 周涛 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期314-323,共10页
识别网络传播中最有影响力的节点是控制传播速度和范围的重要步骤,有助于加速有益信息扩散,抑制流行病、谣言和虚假信息的传播等.已有研究主要基于描述点对交互的低阶复杂网络.然而,现实中个体间的交互不仅发生在点对之间,也发生在3个... 识别网络传播中最有影响力的节点是控制传播速度和范围的重要步骤,有助于加速有益信息扩散,抑制流行病、谣言和虚假信息的传播等.已有研究主要基于描述点对交互的低阶复杂网络.然而,现实中个体间的交互不仅发生在点对之间,也发生在3个及以上节点形成的群体中.群体交互可利用高阶网络来刻画,如单纯复形与超图.本文研究单纯复形上最有影响力的传播者识别方法.首先,提出单纯复形上易感-感染-恢复(SIR)微观马尔可夫链方程组,定量刻画单纯复形上的疾病传播动力学.接下来利用微观马尔可夫链方程组计算传播动力学中节点被感染的概率.基于网络结构与传播过程,定义节点的传播中心性,用于排序节点传播影响力.在两类合成单纯复形与4个真实单纯复形上的仿真结果表明,相比于现有高阶网络中心性和复杂网络中最优的中心性指标,本文提出的传播中心性能更准确地识别高阶网络中最有影响力的传播者. 展开更多
关键词 高阶网络 单纯复形 节点影响力排序 微观马尔可夫链 复杂网络
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考虑间断速度场的光滑有限元极限分析上限法
11
作者 戴北冰 袁新 +1 位作者 周锡文 刘锋涛 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2849-2858,共10页
基于应变光滑技术的有限元极限分析方法,为岩土工程稳定性分析提供了一种有效和高精度的数值分析途径。通过改进基于节点光滑域的方法,使其可以考虑间断的运动许可速度场,提出一种新型节点光滑有限元极限分析上限法。在土与结构接触面... 基于应变光滑技术的有限元极限分析方法,为岩土工程稳定性分析提供了一种有效和高精度的数值分析途径。通过改进基于节点光滑域的方法,使其可以考虑间断的运动许可速度场,提出一种新型节点光滑有限元极限分析上限法。在土与结构接触面处引入间断速度场,以间断面处节点速度差表征间断速度场的大小,进而基于间断节点重新构造节点光滑域。在Mohr-Coulomb屈服准则和关联流动法则的基础上,分别计算间断面和光滑域内的内能耗散,并将屈服准则和流动法则的约束条件转化为一系列的二阶锥约束方程,最终将考虑间断速度场的节点光滑有限元上限法转化为标准的二阶锥规划模型。此模型可以采用高效的原对偶内点算法进行求解。通过岩土工程中经典问题的数值分析,验证了新方法的可靠性,并通过数值分析发现,结构与土体接触的强度性质对结构的失稳模式和极限承载力具有明显的影响。 展开更多
关键词 极限分析上限法 节点光滑有限元 间断速度场 二阶锥规划(SOCP)
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Rational Approximation to |<i>x</i>| at Logarithmic Nodes 被引量:1
12
作者 Jiao Fang Yi Zhao Guojing Hai 《Advances in Pure Mathematics》 2021年第1期19-26,共8页
Based on a node group <img src="Edit_effba4ca-e855-418a-8a72-d70cb1ec3470.png" width="240" height="46" alt="" />, the Newman type rational operator is constructed in the p... Based on a node group <img src="Edit_effba4ca-e855-418a-8a72-d70cb1ec3470.png" width="240" height="46" alt="" />, the Newman type rational operator is constructed in the paper. The convergence rate of approximation to a class of non-smooth functions is discussed, which is <img src="Edit_174e8f70-651b-4abb-a8f3-a16a576536dc.png" width="85" height="50" alt="" /> regarding to <em>X</em>. Moreover, if the operator is constructed based on further subdivision nodes, the convergence rate is <img src="Edit_557b3a01-7f56-41c0-bb67-deab88b9cc63.png" width="85" height="45" alt="" />. The result in this paper is superior to the approximation results based on equidistant nodes, Chebyshev nodes of the first kind and Chebyshev nodes of the second kind. 展开更多
关键词 Newman Type Rational Operator Logarithmic nodeS Approximation order
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改进遗传-狼群对节点序寻优的贝叶斯网络结构算法 被引量:4
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作者 刘浩然 苏昭玉 +2 位作者 张力悦 王念太 范瑞星 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期120-126,共7页
贝叶斯网络是数据挖掘领域的一种重要方法。针对贝叶斯网络结构学习算法寻优效率低和易陷入局部最优的问题,提出一种基于改进的混合遗传-狼群对节点序寻优的贝叶斯网络结构学习算法。该算法首先利用深度优先搜索对最大支撑树的节点进行... 贝叶斯网络是数据挖掘领域的一种重要方法。针对贝叶斯网络结构学习算法寻优效率低和易陷入局部最优的问题,提出一种基于改进的混合遗传-狼群对节点序寻优的贝叶斯网络结构学习算法。该算法首先利用深度优先搜索对最大支撑树的节点进行拓扑排序;然后利用动态变异及最优交叉算子构建适用于节点序寻优的改进捕食行为,引入动态参数因子来增强算法局部寻优能力;最后与K2算法结合得到最优的贝叶斯网络结构。用3种不同大小的标准网络数据集中进行实验,结果表明,该算法收敛到较优值,寻优效率高于其它同类优化算法。 展开更多
关键词 计量学 贝叶斯网络结构学习 深度优先搜索 节点序寻优 动态参数因子 K2算法
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基于复杂网络多阶邻域贡献度的节点重要性序结构辨识 被引量:4
14
作者 胡钢 卢志宇 +3 位作者 王乐萌 许丽鹏 徐翔 任勇军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期1956-1963,共8页
为更精细化辨识节点重要性,本文研究节点多阶交互演化对节点重要性序结构形成的影响,提出基于复杂网络多阶邻域贡献度的节点重要性序结构辨识系统模型.首先,基于节点间不同阶层交互关系和节点多阶邻域规模异质性程度构建多阶邻域贡献度... 为更精细化辨识节点重要性,本文研究节点多阶交互演化对节点重要性序结构形成的影响,提出基于复杂网络多阶邻域贡献度的节点重要性序结构辨识系统模型.首先,基于节点间不同阶层交互关系和节点多阶邻域规模异质性程度构建多阶邻域贡献度模型;通过节点多阶圈信息集结节点自身多阶邻域空间结构信息;其次,构建融合多阶邻域空间位置信息贡献和多阶圈信息贡献的节点重要性辨识系统模型,给出节点序结构辨识算法;最后,仿真分析表明在各真实网络中本文算法相比经典算法最高提升88%节点辨识率,以0.5资源投入进行网络攻击,分别最大提升67.47%,39.40%和20.17%攻击效用值. 展开更多
关键词 复杂网络 节点重要性序结构 多阶邻域矩阵 圈结构贡献度 邻域k-shell值
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|x|在扩展的Chebyshev结点的有理插值 被引量:1
15
作者 李建俊 张慧明 《河北大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第1期16-20,共5页
研究|x|在扩展的Chebyshev结点的有理插值,得到逼近阶为O(1/(nln n)).通过数值计算发现相同逼近阶的误差与结点的密集度、结点所在曲线的凹凸性有关.
关键词 扩展的Chebyshev结点 有理插值 Newman型有理算子 逼近阶 误差
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三维20节点六面体和10节点四面体单元的高精度中节点集中质量矩阵 被引量:1
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作者 侯松阳 王东东 +1 位作者 吴振宇 林智炜 《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期2043-2055,共13页
对于工程分析中常用的三维20节点六面体和10节点四面体单元,采用行求和法得到的集中质量矩阵由于包含负质量元素,难以直接用于动力分析.虽然常用的主对角元素放大法,即HRZ方法,可以有效规避负质量元素,但是该方法仍缺乏理论层面的精度分... 对于工程分析中常用的三维20节点六面体和10节点四面体单元,采用行求和法得到的集中质量矩阵由于包含负质量元素,难以直接用于动力分析.虽然常用的主对角元素放大法,即HRZ方法,可以有效规避负质量元素,但是该方法仍缺乏理论层面的精度分析.本文首先以三维20节点六面体单元为例,构造一种包含待定参数的广义集中质量矩阵,并将HRZ集中质量矩阵作为特例涵盖其中,进而建立了20节点六面体单元广义集中质量矩阵的频率精度表达式.然后,通过参数优化,提出20节点六面体单元的中节点集中质量矩阵构造方法,并从理论上证明其精度优于HRZ集中质量矩阵.该中节点集中质量矩阵形式简单,非常便于推广到10节点四面体单元.此外,利用中节点集中质量矩阵含有主对角零质量元素的特点,通过静力凝聚建立了相应的动力分析降阶模型,在保证计算精度的同时可大幅提升计算效率.自由振动和时程分析结果均表明,对于三维20节点六面体单元和10节点四面体单元,中节点集中质量矩阵的计算精度明显高于HRZ集中质量矩阵. 展开更多
关键词 20 节点六面体单元 10 节点四面体单元 主对角元素放大法 中节点集中质量矩阵 频率精度 降阶 模型
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基于图注意力的高阶网络节点分类方法
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作者 陈东洋 郭进利 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第4期1095-1100,1136,共7页
为了更好地学习网络中的高阶信息和异质信息,基于单纯复形提出单纯复形—异质图注意力神经网络方法—SC-HGANN。首先,用单纯复形提取网络高阶结构,将单纯复形转换为单纯复形矩阵;其次,使用注意力机制从特征单纯复形中得到异质节点的特征... 为了更好地学习网络中的高阶信息和异质信息,基于单纯复形提出单纯复形—异质图注意力神经网络方法—SC-HGANN。首先,用单纯复形提取网络高阶结构,将单纯复形转换为单纯复形矩阵;其次,使用注意力机制从特征单纯复形中得到异质节点的特征;再次,对同质和异质单纯复形矩阵进行卷积操作后,得到同质特征与异质特征,通过注意力算子进行特征融合;最后,得到目标节点的特征并将其输入到节点分类模块完成分类。与GCN、HGNN、HAN等基线方法相比,提出的方法在三个数据集上的macro-F1、micro-F1、precision和recall均有所提升。表明该方法能有效地学习网络中的高阶信息和异质信息,并能提升网络节点分类的准确率。 展开更多
关键词 单纯复形 高阶网络 注意力机制 图神经网络 节点分类
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面向服务的天基信息网节点重要性评估算法
18
作者 刘军 石家伟 +1 位作者 焦浩月 姜向宏 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期315-322,339,共9页
针对传统节点重要性评估只考虑拓扑方面,主观赋权法与客观赋权法分别具有限制性,多评估指标如何准确有效融合的问题,建立面向服务的节点重要性指标体系,提出基于粒子群的主、客观综合赋权法与基于余弦距离和灰色关联的逼近理想排序算法... 针对传统节点重要性评估只考虑拓扑方面,主观赋权法与客观赋权法分别具有限制性,多评估指标如何准确有效融合的问题,建立面向服务的节点重要性指标体系,提出基于粒子群的主、客观综合赋权法与基于余弦距离和灰色关联的逼近理想排序算法.结果表明,与传统方法相比,优先移除或修复本文方法评估出的重要节点对网络性能的影响更大,即本文的节点重要性评估算法更准确. 展开更多
关键词 天基信息网 节点重要性 面向服务 组合权重 逼近理想解排序
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一种通过节点序寻优进行贝叶斯网络结构学习的算法 被引量:15
19
作者 刘彬 王海羽 +3 位作者 孙美婷 刘浩然 刘永记 张春兰 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期1234-1241,共8页
针对K2算法过度依赖节点序,遗传算法节点序寻优效率差的问题,该文提出一种直接对节点序进行评分搜索的贝叶斯结构学习算法。该算法以K2算法为基础,首先通过计算支撑树权重矩阵,构建能够定量评价节点序的适应度函数。然后通过提出混合交... 针对K2算法过度依赖节点序,遗传算法节点序寻优效率差的问题,该文提出一种直接对节点序进行评分搜索的贝叶斯结构学习算法。该算法以K2算法为基础,首先通过计算支撑树权重矩阵,构建能够定量评价节点序的适应度函数。然后通过提出混合交叉策略和孤立节点处理机制,同时利用动态学习因子和倒置变异策略,提升遗传算法节点序寻优的性能。最后将得到的节点序作为K2算法的先验知识得到最优贝叶斯网络结构。仿真结果表明,该方法解决了K2算法依赖先验知识的问题,相比于其它优化算法,评分值平均增加了13.11%。 展开更多
关键词 贝叶斯网络结构 节点序搜索 节点序适应度函数 K2算法
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K2与模拟退火相结合的贝叶斯网络结构学习 被引量:9
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作者 金焱 胡云安 +1 位作者 张瑾 黄隽 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第A01期82-86,共5页
针对基于模拟退火的贝叶斯网络结构学习算法由于模型扰动方式遍历模型空间的能力不足,往往不能获得全局最优网络结构的问题,将K2算法与模拟退火算法相结合,提出了一种改进的贝叶斯网络结构学习算法.算法通过随机交换当前节点序中2个节... 针对基于模拟退火的贝叶斯网络结构学习算法由于模型扰动方式遍历模型空间的能力不足,往往不能获得全局最优网络结构的问题,将K2算法与模拟退火算法相结合,提出了一种改进的贝叶斯网络结构学习算法.算法通过随机交换当前节点序中2个节点的位置以产生新的节点序,再利用K2算法学习获得贝叶斯网络结构,作为模拟退火算法中的新状态,以达到提高模型全局扰动能力的目的.算法记录了在模拟退火过程中遇到过的最优网络结构,并在模拟退火过程结束后再利用爬山法对其作进一步优化.对Asia网的仿真学习结果表明:在样本量较为充足的情况下,所提算法能够获得近似全局最优的网络结构,具有较好的学习效果,但算法的效率略显不足. 展开更多
关键词 模拟退火 K2算法 模型扰动 贝叶斯网络 结构学习 节点序
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