[发明专利]一种基于遗传算法和最大似然估计确定贝叶斯网络参数的方法在审
| 申请号： | 202110048135.5 | 申请日： | 2021-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN112733273A | 公开（公告）日： | 2021-04-30 |
| 发明（设计）人： | 么洪飞;韩春松;温继菡;丁传东;张国梁;吴庆涛 | 申请（专利权）人： | 齐齐哈尔大学 |
| 主分类号： | G06F30/15 | 分类号： | G06F30/15;G06F30/27;G06N3/12;G06N7/00;G06F111/08 |
| 代理公司： | 齐齐哈尔鹤城专利代理有限公司 23207 | 代理人： | 刘丽 |
| 地址： | 161006 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： |
本发明具体涉及一种基于遗传算法和最大似然估计确定贝叶斯网络参数的方法。本发明在贝叶斯网络参数学习的过程中，将最大似然估计的最大似然函数作为适应度函数进行参数的优化，提高小样本数据条件下参数学习的精度。本发明具体包括以下步骤：(1)构建贝叶斯网络结构，初始化贝叶斯网络的参数；(2)编码方式采用二进制编码，对遗传算法种群进行初始化；(3)结合最大似然估计学习算法，将最大似然函数作为适应度函数。(4)利用正比选择策略、多点交叉法、反转位值法确定新的种群个体。(5)不断更新遗传算法的种群，满足目标函数，将通过计算得到的网络参数θ |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 遗传 算法 最大 估计 确定 贝叶斯 网络 参数 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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