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摘要
针对K2算法学习贝叶斯网络(BN)结构苛刻的先验节点顺序条件,提出先验信息重构方法来提高算法适用性,让K2算法得到更加精准的网络结构。对于K2算法在较小样本数据中结构精度低的问题,使用模拟退火(SA)算法对其进行优化。利用重构先验信息构建初始网络结构,改进SA算法的邻域求解方法,以求得网络的最优结构。通过学习4个BN结构,将改进的混合算法分别与K2算法和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法进行优劣仿真比较。仿真结果表明:在相同的网络结构和先验条件下,该文改进的混合算法都能更好地识别网络结构,在各网络结构中无论先验经验是否准确,在结构精确度和海明距离方面都具有较强的学习能力。
