【摘 要】
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从不完备数据中学习网络结构是Bayesian网学习的难点之一,计算复杂度高,实现困难.针对该问题提出了一种进化算法.设计了结合数学期望的适应度函数,该函数利用进化过程中的最
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)，国家自然科学基金，高等学校博士学科点专项科研项目，教育部重点实验室基金
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从不完备数据中学习网络结构是Bayesian网学习的难点之一,计算复杂度高,实现困难.针对该问题提出了一种进化算法.设计了结合数学期望的适应度函数,该函数利用进化过程中的最好Bayesian网把不完备数据转换成完备数据,从而大大简化了学习的复杂度,并保证算法能够向好的结构不断进化.此外,给出了网络结构的编码方案,设计了相应的遗传算子, 使得该算法能够收敛到全局最优的Bayesian网结构.模拟实验结果表明,该算法能有效地从不完备数据中学习.
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