[发明专利]一种基于粒子群优化算法的增量贝叶斯网学习系统在审
| 申请号： | 202110453817.4 | 申请日： | 2021-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN113191064A | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 许聪聪;刘娜;耿曙光 | 申请（专利权）人： | 石家庄铁路职业技术学院 |
| 主分类号： | G06F30/25 | 分类号： | G06F30/25;G06F30/27;G06K9/62;G06N3/00;G06N7/00;G06F111/08 |
| 代理公司： | 北京国坤专利代理事务所(普通合伙) 11491 | 代理人： | 张国栋 |
| 地址： | 050041 *** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明属于网络优化技术领域，公开了一种基于粒子群优化算法的增量贝叶斯网学习系统，包括数据采集模块、数据处理模块、中央控制模块、拓扑结构确定模块、参数学习模块、优化模块、输出模块以及存储模块。本发明将粒子群算法应用于贝叶斯网络学习中，并模拟现实中数据增长的环境，将普通的一次性学习过程改为增量学习过程，使网络模型的结构和参数随时间动态更新，以适应新数据的不断到来。本发明通过计算参与寻优的粒子适应度值，更新每层基本基本结构及参数的惯性权值，使得在参与寻优的粒子较少时，避免寻优获取的个体最优值对应的粒子趋于具有共同特征值的粒子，从而避免获取的最优粒子的最优解误差偏大，提高了最优解的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 粒子 优化 算法 增量 贝叶斯网 学习 系统 | ||
【主权项】：
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