基于遗传算法的贝叶斯网络模型研究

摘要

目前贝叶斯网络缺乏支持结构建立,参数学习、知识推理的一致算法,使知识建立与应用过程无法联接.针对这一现状,通过设计适合于贝叶斯网络学习的遗传算法编码方式、具有调整策略的交叉与变异算子,能进行推理误差反馈的适应函数,实现样本支持下的结构确定、参数学习、推理检验、反馈修正的贝叶斯网络全过程建立.实验结果表明,新算法不仅同步优化网络结构与参数,且可以自适应推理误差的学习修正,有着更满意的知识推理正确率.