基于混合鱼群优化算法的贝叶斯网络结构学习
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及其意义 | 第9-10页 |
| 1.2 贝叶斯网络的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本文研究内容和组织安排 | 第13-14页 |
| 第2章 贝叶斯网络基础理论 | 第14-23页 |
| 2.1 基本概念 | 第14-18页 |
| 2.1.1 概率论与信息论基础 | 第14-16页 |
| 2.1.2 图论基础 | 第16页 |
| 2.1.3 贝叶斯网络概念 | 第16-18页 |
| 2.2 贝叶斯网络结构学习 | 第18-22页 |
| 2.2.1 基于评分搜索策略的方法 | 第19-21页 |
| 2.2.2 基于依赖性分析的方法 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 混合鱼群优化算法的贝叶斯网络结构学习 | 第23-39页 |
| 3.1 混合鱼群优化算法的相关知识 | 第23-29页 |
| 3.1.1 贝叶斯网络编码 | 第24页 |
| 3.1.2 评分函数 | 第24-25页 |
| 3.1.3 修正非法网络结构 | 第25页 |
| 3.1.4 人工鱼群算法参数定义 | 第25-26页 |
| 3.1.5 人工鱼群算法行为描述 | 第26-27页 |
| 3.1.6 优势遗传 | 第27-28页 |
| 3.1.7 粒子群算法基本特征 | 第28-29页 |
| 3.2 基于遗传鱼群算法的贝叶斯网络结构学习 | 第29-31页 |
| 3.2.1 算法描述 | 第29-31页 |
| 3.2.2 算法分析 | 第31页 |
| 3.3 混合鱼群优化算法的贝叶斯网络结构学习 | 第31-38页 |
| 3.3.1 混合鱼群优化算法描述及流程图 | 第31-33页 |
| 3.3.2 生成初始种群 | 第33-34页 |
| 3.3.3 基于优势遗传算子的鱼群位置更新策略 | 第34-37页 |
| 3.3.4 算法实现步骤 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第39-45页 |
| 4.1 实验环境与数据来源 | 第39页 |
| 4.2 实验设计 | 第39-40页 |
| 4.3 实验仿真 | 第40-44页 |
| 4.3.1 Asia网实验仿真 | 第40-41页 |
| 4.3.2 Alarm网实验仿真 | 第41-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 本文总结 | 第45-46页 |
| 5.2 本文的工作展望 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第52页 |
