计算机应用研究

作者：刘继,熊月霞,李磊,

单位：新疆财经大学a.统计与数据科学学院;b.新疆社会经济统计与大数据应用研究中心,乌鲁木齐830012；

关键词：贝叶斯网络,布谷鸟算法,K2算法,最大支撑树,

基金：国家自然社科基金资助项目(72164034,71762028)；新疆财经大学研究生科研项目(XJUFE2022K10)；；

针对K2算法依赖最大父节点数和节点顺序的不足，提出了一种改进的贝叶斯网络结构学习算法（MWST-CS-K2）。该算法先通过构造最大支撑树（MWST）得到最大父节点数；再利用变量间的关联度和更新系数对加边、减边和反转边进行规则设定，通过改进的布谷鸟算法对鸟巢位置进行寻优，应用广度优先搜索策略搜索遍历得到节点顺序；最后将最大父节点数和节点顺序作为K2算法的输入搜索得到最终网络。实验表明，所提出的MWST-CS-K2算法在标准的ASIA、SACHS和CHILD网络数据测试中的平均正确边比率分别达到了97.3%、87.7%和95.6%，学习效果优于其他对比算法，获得的网络结构和标准的网络结构最为相似。

来源：2023年第1期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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