2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題（含答案詳解+作文范文）_第1頁(yè)
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1、北京工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于K2評(píng)分的貝葉斯網(wǎng)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法的研究姓名：張鴻勛申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專(zhuān)業(yè)：計(jì)算機(jī)軟件與理論指導(dǎo)教師：冀俊忠20090401AbstractAbstractBayesiannetwork(BN)isagraphicalrepresentationforprobabilitydistributionsBecauseofitswell—definedsemanticsandsolidtheoreticalfounda

2、tions，itbecameanimportanttheorymodelinthecommunityofartificialintelligence，andalsoapowerfulformalismtoencodetheuncertaintyknowledge；BNhasbeenappliedinthefieldssuchasmachinelearning，medicaldiagnoses，financialmarketanalysi

3、s，andachieveagreatsuccessUsuallyitisdifficulttoconstructaBayesiannetworkonlybythedomainexpert。Therefore，learningaBNstructurefromdataisverymeaningfult0itsresearchandapplicationByusingK2networkscoremetric，thisdissertationm

4、ainlyfocusesonBayesiannetworkstructurelearningprobleminthefollowingthreedirections：1Tofindasimplerstructureandaneasy—implementationalgorithm，weintroducedtheTabusearchintoBayesiannetworkstructurelearningproblems，proposeda

5、Tabu—search—basedBayesiannetworkstructurelearningalgorithm(TBN)First，thenewalgorithmgeneratestheneighborhood‘solutionsbyadd，subtractandreversearcoperatorsAndthen，theTabulistandaspirationcriteriaguidethesearchprocedurecor

6、poratelyAftertheiterationofthetwostepsabove，thealgorithmwillfinallyobtainoptimalandnearoptimalsolutionsComparedwithotheralgorithms，TBNhasasimplerstructureandfasterspeed2Tosolvethedrawbacksoftheantcolonyoptimizationforlea

7、rningBayesiannetworks(ACOB)，weproposedanimprovedalgorithmbasedontheconditionalindependencetestandantcolonyoptimization(I—ACO—B)First，theIACOBusesorder0independenceteststoeffectivelyrestrictthespaceofcandidatesolutions，SO

8、thatmanyunnecessarysearchesofantsCanbeavoidedAndthen，bycombiningtheglobalscoreincreaseofasolutionandlocalmutualinformationbetweennodes，anewheuristicfunctionwithbetterheuristicabilityisgiventoinducttheprocessofstochastics

9、earchesTheexperimentresultsonthebenchmarkdatasetsshowthatthenewalgorithmiseffectiveandefficientinlargescaledatabases，andgreatlyenhancesconvergencespeedcomparedtotheoriginalalgorithm3TolearnBayesiannetworkstructurefrominc

10、ompletedatawithhigherprecision，weproposedanapproachcombinedwithbothprocessesofdatacompletingandACOFirst，unobserveddataarerandomlyinitialized，thusacompletedatasetisgotBasedonsuchadataset，aninitializationBNislearnedbyAntCo

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