一种优化节点序搜索算子的BN结构学习方法

作者：贾柳娜; 董绵绵^*; 贺楚超; 邸若海; 李晓艳

来源：西北工业大学学报, 2023, 41(02): 419-427.

• 贝叶斯网络
• 结构学习
• 节点序优化
• 搜索算子
• 局部搜索

节点序空间下的局部搜索算法是一种性能良好的贝叶斯网络结构学习方法，在学习效率上具有极大的优势。然而，现有的该类算法通常存在节点序优化不足、学习精度低等问题，并容易停止在一个局部最优。为解决这些问题，对节点序空间下的局部搜索算法进行了研究，提出了一种新的通过优化节点序搜索算子来提高贝叶斯网络结构学习精度的IWINOBS算法。将迭代局部搜索算法与窗口算子相结合来搜索节点序空间中给定节点序的邻域，减小了算法陷入局部最优值的概率，从而获得质量更高的网络结构。实验结果表明：与网络结构空间下的贝叶斯网络结构学习算法相比，所提算法的学习效率提升了54.12%;与现有节点序空间下的贝叶斯网络结构学习算法相比，所提算法的学习精度提高了2.33%。

• 单位
  西安工业大学; 电子信息工程学院