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[学位论文] 作者：苏昭玉,
来源：燕山大学 年份：2021
贝叶斯网络在不确定性领域中是重要的概率图模型工具,其构建包括结构学习算法、参数学习算法及推理算法,而如何建立高效、准确的贝叶斯网络算法是贝叶斯网络当前的研究热点。针对贝叶斯网络算法在学习中存在寻优效率差、易陷入局部最优的问题,提出两种改进贝叶......
[期刊论文] 作者：范瑞星,刘浩然,张力悦,苏昭玉,刘彬,,
来源：小型微型计算机系统 年份：2020
针对启发式算法应用于贝叶斯网络推理学习易陷入局部最优和寻优效率低的问题,提出一种基于混合粒子群-差分法的贝叶斯网络推理算法.该算法利用自适应的反向学习策略增加初始...
[期刊论文] 作者：刘浩然,张力悦,苏昭玉,张赟,张磊,,
来源：电子与信息学报 年份：2021
针对贝叶斯变分推理收敛精度低和搜索过程中易陷入局部最优的问题,该文基于模拟退火理论(SA)和最大期望理论(EM),考虑变分推理过程中初始先验对最终结果的影响和变分自由能的优化效率问题,构建了双重EM模型学习变分参数的初始先验,以降低初始先验的敏感性,同时......
[期刊论文] 作者：刘浩然,王念太,王毅,张力悦,苏昭玉,刘文,赵旭丹,,
来源：电子与信息学报 年份：2021
针对爬山算法搜索空间过大和易陷入局部最优的问题,该文提出基于V-结构&对数似然函数定向与禁忌爬山的贝叶斯网络结构算法(VTH)。该算法利用定向最大支撑树约束搜索空间,在最大支撑树定向过程中,提出V-结构与对数似然函数(VLL)结合的定向策略;在评分搜索过程中,......
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