小数据集下基于DRKDE-ICSO的BN结构学习

作     者：陈海洋 刘静 刘喜庆 张静 CHEN Haiyang;LIU Jing;LIU Xiqing;ZHANG Jing

作者机构：西安工程大学电子信息学院西安710048 

出 版 物：《空军工程大学学报》 (Journal of Air Force Engineering University)

年 卷 期：2024年第25卷第2期

页      面：100-109页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(51905405) 

主　　题：鸡群算法 莱维飞行 降维核密度 结构学习 

摘      要：为了解决在小数据集条件下进行数据拓展时产生数据高度相似的问题,提出了基于降维核密度估计的小数据集拓展方法,从而得到较为准确的拓展数据。另外,针对鸡群优化算法求解效率低下和收敛性不足的问题,提出改进的鸡群优化算法进行结构学习:在雄鸡的位置更新公式中引入莱维飞行,使鸡群算法具有更强的跳跃能力;采用指数递减的动态调节惯性权重,以加速局部搜索和提高收敛速度;通过引入最优个体引导策略,增加找到较优位置的概率。实验结果表明,所提算法在小数据集条件下,BIC评分、准确率及汉明距离等指标均优于MCMC算法、BPSO算法、CSO算法、ADLCSO-I算法和SA-ICSO算法。