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摘要
针对现有的基于进化算法(EA)的贝叶斯网络结构学习算法存在收敛速度慢、局部搜索能力差以及种群数目难以确定的问题，提出了一种基于改进EA的贝叶斯网络结构学习算法。借助最大支撑树(MWST)得到种群中节点的父节点数目上限，设计了计算函数来估计参与进化的种群数目。为了提高算法的局部搜索能力，设计了个体变异函数来增加种群多样性。利用条件独立性获得初始结构来进一步限制模型搜索空间，提高算法的运行效率。实验结果表明：与经典的EA和最大最小爬山(MMHC)算法对比，本文提出的MWST-EA提高了贝叶斯网络(BN)模型的学习效率，并且能够得到较高的准确率。将MWST-EA用于UCI数据库中糖尿病数据集上，与支持向量机(SVM)、MMHC方法相比，识别率分别提高了1.54%和11.15%,具有良好的应用价值。
