声明
摘要
第1章 绪论
1.1 课题研究背景和意义
1.2 贝叶斯网网络的研究历史和发展现状
1.2.1 贝叶斯网络的产生和发展
1.2.2 贝叶斯网络的研究现状
1.3 论文主要研究内容及结构安排
1.3.1 研究内容
1.3.2 文章结构安排
第2章 贝叶斯网络的基本理论
2.1 基本概念
2.1.1 贝叶斯网络的概率基础
2.1.2 贝叶斯网络的图论基础
2.1.3 贝叶斯网络的信息论基础
2.2 贝叶斯网络的知识表示
2.3 贝叶斯网络学习
2.3.1 基于统计测试的结构学习方法
2.3.2 基于评测搜索的结构学习方法
2.3.3 混合贝叶斯网络结构学习方法
2.4 本章小结
第3章 基于混沌混合遗传算法的贝叶斯网络结构学习
3.1 遗传算法
3.1.1 遗传算法的基本思想
3.1.2 遗传算法的实现
3.1.3 遗传算法的特点
3.2 粒子群算法
3.2.1 粒子群算法的基本思想
3.2.2 标准的PSO算法
3.2.3 粒子群算法的特点
3.3 基于混合混沌遗传算法的贝叶斯结构学习
3.3.1 粒子遗传算法的基本思想
3.3.2 混沌搜索的基本思想
3.3.3 混沌混合遗传算法的具体实现
3.4 实验设计与结果分析
3.4.1 实验设计
3.4.2 结果分析
3.5 本章小结
第4章 基于改进混合进化算法的贝叶斯网络结构学习
4.1 Memetic算法
4.1.1 Memetic算法的基本思想
4.1.2 Memetic算法的实现
4.1.3 Memetic算法的特点
4.2 基于改进混合进化算法的贝叶斯网络结构学习
4.2.1 改进混合进化算法的基本思想
4.2.2 本章算法的步骤
4.3 实验结果及分析
4.4 本章小结
第5章 总结与展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的学术论文
致谢