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题名基于演化序搜索的混合贝叶斯网络结构学习方法
被引量：1
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作者
李明嘉
钱鸿
周爱民
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机构
华东师范大学计算机科学与技术学院
华东师范大学上海智能教育研究院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2023年第10期230-238,共9页
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基金
国家自然科学基金(62106076)
上海市科学技术委员会科技创新行动计划项目(19511120601)
+2 种基金
上海市自然科学基金面上项目(21ZR1420300)
上海市教育委员会与上海市教育发展基金会“晨光计划”项目(21CGA32)
中央高校基本科研业务费专项资金。
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文摘
贝叶斯网络是一种不确定性知识表示与推理的有效工具,学习其结构是利用这一工具进行推理的基础。现有的贝叶斯网络结构学习算法,在智能教育等应用场景中往往面临着难以权衡有效性与高效性的问题。一方面,评分搜索类方法能搜索到高质量的解,但面临着算法复杂度高的挑战。另一方面,混合类方法效率高,但所找到的解的质量不尽如人意。针对上述问题,提出了一种基于演化序搜索的混合贝叶斯网络结构学习方法(EvOS)。该方法首先通过约束类算法构建无向图骨架,然后利用演化算法搜索最优节点序,最后使用该节点序指导贪婪搜索得到贝叶斯网络结构。基于常用基准数据集以及教育知识结构发现任务,验证了所提方法的有效性与高效性。实验结果表明,所提方法相较于评分搜索类方法,能够在保持相仿精度的情况下最高加速百倍,且有效性显著高于混合类方法。
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关键词
贝叶斯网络
结构学习
序搜索
演化优化
知识结构发现
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Keywords
Bayesian network
Structure learning
Order search
Evolutionary optimization
Knowledge structure discovery
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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