检索结果-南通市图书馆

改进遗传-狼群对节点序寻优的贝叶斯网络结构算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计量学报 2023年第1期44卷 120-126页

作者：刘浩然苏昭玉张力悦王念太范瑞星燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省特种光纤与光纤传感重点实验室河北秦皇岛066004

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... 详细信息

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。

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

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

最大期望模拟退火的贝叶斯变分推理算法

电子与信息学报 2021年第7期43卷 2046-2054页

作者：刘浩然张力悦苏昭玉张赟张磊燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 河北省特种光纤与光纤传感重点实验室秦皇岛066004 北京市机电研究院北京100027

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... 详细信息

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,同时构建逆温度参数改进变分自由能函数,使变分自由能在优化过程得到有效控制,并提出一种基于最大期望模拟退火的贝叶斯变分推理算法。该文使用收敛性准则理论分析算法的收敛性,利用所提算法对一个混合高斯分布实例进行实验仿真,实验结果表明该算法具有较优的收敛结果。

关键词：贝叶斯变分推理模拟退火最大期望逆温度参数

基于改进鲸鱼优化策略的贝叶斯网络结构学习算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子与信息学报 2019年第6期41卷 1434-1441页

作者：刘浩然张力悦范瑞星王海羽张春兰燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 燕山大学河北省特种光纤与光纤传感重点实验室秦皇岛066004

针对当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优和寻优效率低的问题,该文提出一种基于改进鲸鱼优化策略的贝叶斯网络结构学习算法。该算法首先提出一种新的方法建立较优的初始种群,然后利用不产生非法结构的交叉变异算子构建适用于贝叶... 详细信息

针对当前贝叶斯网络结构学习算法易陷入局部最优和寻优效率低的问题,该文提出一种基于改进鲸鱼优化策略的贝叶斯网络结构学习算法。该算法首先提出一种新的方法建立较优的初始种群,然后利用不产生非法结构的交叉变异算子构建适用于贝叶斯网络结构学习的改进捕食行为,同时采用动态调节参数增强算法个体寻优的能力,通过适应度排序更新种群,最终获得最优的贝叶斯网络结构。仿真结果表明,该算法具有全局收敛性,寻优效率高,精确率高于其它同类优化算法。

关键词：贝叶斯网络结构学习改进鲸鱼优化算法改进捕食行为动态调节参数

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

改进免疫遗传算法的篦冷机二次风温故障诊断

控制理论与应用 2020年第7期37卷 1611-1620页

作者：刘浩然张力悦刘永记范瑞星刘彬燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省特种光纤与光纤传感重点实验室河北秦皇岛066004

针对遗传算法学习贝叶斯结构时局部寻优能力差的问题,本文提出一种改进的免疫遗传算法(IIGA)学习贝叶斯结构.首先利用最大支撑树与评分函数构建两个初始种群,然后在种群内部引入改进免疫算子与自动交叉变异算子,在种群之间引入改进的联... 详细信息

针对遗传算法学习贝叶斯结构时局部寻优能力差的问题,本文提出一种改进的免疫遗传算法(IIGA)学习贝叶斯结构.首先利用最大支撑树与评分函数构建两个初始种群,然后在种群内部引入改进免疫算子与自动交叉变异算子,在种群之间引入改进的联姻策略与师生交流机制,最后通过迭代搜索到最优贝叶斯结构.在标准网络中与遗传算法相比,提升了遗传算法的局部寻优能力.利用IIGA算法得到篦冷机水泥熟料换热工艺参数的结构,并以此结构为基础进行参数学习与故障推理,最终得到二次风温的故障诊断模型,对节约燃煤,保护环境具有一定实际意义.

关键词：贝叶斯结构学习改进免疫遗传算法改进联姻策略篦冷机故障诊断

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

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子与信息学报 2021年第11期43卷 3272-3281页

作者：刘浩然王念太王毅张力悦苏昭玉刘文赵旭丹燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 河北省特种光纤与光纤传感重点实验室秦皇岛066004 北京市机电研究院北京100027

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... 详细信息

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,提出禁忌爬山(VTH)评分搜索策略,该策略将禁忌表清空机制与爬山搜索的局部择优准则结合,在提高全局寻优能力的同时也能保证搜索效率。该算法与其他算法在Asia,Car,Child和Alarm 4种标准网络中进行仿真实验,对比汉明距离、F1值、平衡评分函数(BSF)值、运行时间4个指标,验证了该算法的有效性。

关键词：贝叶斯网络结构爬山算法禁忌搜索定向最大支撑树

基于分类优化贝叶斯结构算法的篦冷机参数状态分析及其算法收敛性分析

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计量学报 2019年第4期40卷 662-669页

作者：刘浩然孙美婷王海羽张力悦范瑞星刘彬河北省特种光纤与光纤传感重点实验室河北秦皇岛066004 燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004

针对种群算法建立贝叶斯结构存在参数多、易陷入局部最优的问题,提出一种改进贝叶斯结构学习算法。该算法将候选结构分为优劣解集,利用师生交流机制优化优解集保留精英个体,利用变异机制优化劣解集来增加结构多样性,从而加快算法收敛速... 详细信息

针对种群算法建立贝叶斯结构存在参数多、易陷入局部最优的问题,提出一种改进贝叶斯结构学习算法。该算法将候选结构分为优劣解集,利用师生交流机制优化优解集保留精英个体,利用变异机制优化劣解集来增加结构多样性,从而加快算法收敛速度,并在准确率和运行时间上达到平衡。最后不仅利用马尔科夫链证明该算法是全局收敛的,而且通过仿真实验验证了所提出算法的性能。将该算法应用到水泥篦冷机的实际数据中,构建水泥篦冷机工艺参数的贝叶斯网络结构,并完成篦冷机参数状态分析。

关键词：计量学贝叶斯结构算法篦冷机分类优化师生交流机制变异机制

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

贝叶斯网络推理学习的混合粒子群-差分算法

小型微型计算机系统 2020年第6期41卷 1156-1162页

作者：范瑞星刘浩然张力悦苏昭玉刘彬燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

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种群的多样性,将差分变异算子引入离散粒子群算法,提出自适应... 详细信息

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种群的多样性,将差分变异算子引入离散粒子群算法,提出自适应概率分层搜索策略平衡局部搜索与全局搜索,并根据levy飞行机制建立自适应的变异策略避免算法陷入局部最优.由算法的收敛性分析可知,通过迭代搜索可以找到贝叶斯网络的最大可能解释.实验结果表明与其他算法相比收敛精度与寻优效率均有提升.

关键词：贝叶斯网络推理算法粒子群算法差分算法 levy飞行机制

基于混合樽海鞘-差分进化算法的贝叶斯网络结构学习算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

通信学报 2019年第7期40卷 151-161页

作者：刘彬范瑞星刘浩然张力悦王海羽张春兰燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省特种光纤与光纤传感重点实验室河北秦皇岛066004

针对目前利用启发式算法学习贝叶斯网络结构易陷入局部最优、寻优效率低的问题,提出一种基于混合樽海鞘-差分进化算法的贝叶斯网络结构学习算法。该算法在种群划分阶段提出自适应的规模因子平衡局部搜索与全局搜索,在子种群更新阶段利... 详细信息

针对目前利用启发式算法学习贝叶斯网络结构易陷入局部最优、寻优效率低的问题,提出一种基于混合樽海鞘-差分进化算法的贝叶斯网络结构学习算法。该算法在种群划分阶段提出自适应的规模因子平衡局部搜索与全局搜索,在子种群更新阶段利用改进的变异算子与交叉算子构建樽海鞘搜索策略与差分搜索策略,更新不同的子种群,在合并子种群阶段利用两点变异算子增加种群多样性。由算法的收敛性分析可知,通过种群的迭代搜索可以找到最佳结构。实验结果表明,与其他算法相比,所提算法收敛精度与寻优效率均有提升。

关键词：贝叶斯网络结构学习樽海鞘算法差分进化算法自适应

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

四季的风

故事作文（低年级版） 2007年第9期 35-页

作者：张力悦甘肃兰州市安西路小学三(5)班

春风吹过杨柳,杨柳抽出了绿芽,春风吹过小草,小草变绿了。夏天的风一会儿凉一会儿热夏风热时,会让人心情烦闷;夏风凉时,会让人心情舒畅。

关键词：杨柳四季