利用节点顺序置信指导增量学习贝叶斯网络的研究与应用.pdf

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1、CN43—1258／TP计算机工程与科学第35卷第6期2013年6月ISSN1007—13OXComputerEngineering＆ScienceV01．35，No．6．Jun．2013文章编号：1007-130X(2013)06—0096—05利用节点顺序置信指导增量学习贝叶斯网络的研究与应用贾松浩，杨彩，张海玉(南阳师范学院计算机与信息技术学院，河南南阳473061)摘要：将节点顺序置信指导的方法融入到增量学习过程中，提出了NOCLBN算法。该算法对于大规模数据集下贝叶斯网络的学习过程进行了改进，增强了每一批次数据学习的精度，提高了最终网络模型的质量。实验结

2、果表明，NOCLBN算法对于大规模数据集下贝叶斯网络学习的结果质量更高。关键词：贝叶斯网络；节点顺序置信；增量学习中图分类号：TP391文献标志码：Adoi：10．3969／J．issn．1007—130X．2013．06．016StudyandapplicationofincrementallearningBayesiannetworkguidedbynodeorderconfidenceJIASong—hao，YANGCai，ZHANGHai—yu(CollegeofComputerandInformationTechnology，NanyangNormalU

3、niversity，Nanyang473061，China)Abstract：Byintroducingthenodeorderofconfidenceintheprocedureofincrementallearning，SOtheNOCLBNalgorithmisproposed．ForthelearningprocedureofBayesiannetworkunderlarge—scaledataset，thealgorithmenhancestheaccuracyofthestudyofeachbatchofdata，thusimprovingthequa

4、lityofthefinalnetworkmode1．ExperimentalresultsshowthattheNOCLBNalgorithmcanobtainhighqualityforthelearningresultsofBayesiannetworkunderlarge—scaledataset．Keywords：Bayesiannetwork；nodeorderofconfidence；incrementallearning量学习方法；文献[3]提出一种兼类样本类增量学1引言习方法；Hulten和Domingos提出了一种针对数据挖掘的增量方法；文献[

5、5]提出结合先验知识和贝叶斯网络BN(BayesianNetwork)为解决不统计数据来学习贝叶斯网络，并提供了验证方法；确定性和不完整性问题，提供了一种因果信息处理文献[6]提出针对异常数据进行处理的MMHC的方法，在工业控制和人工智能等领域应用广泛。(Max—MinHill—Climbing)算法。这些方法在某些贝叶斯网络相关研究中，有些数据集非常大，比如方面有一定的优势，但对于分割以后如何利用已有网络日志数据，不能一次性全部读入内存处理，导的信息进行后续处理没有涉及。本文采用节点顺致现有的经典算法作用受限。对于这种情况，只能序置信方法，将置信指导内嵌到增量学

6、习贝叶斯网把庞大的数据分成若干批次来学习，然后采用增量络算法中，分析网络结构。实验结果表明，该方法学习的方法进行最佳网络结构的构造。有利于学习拟合度更好的贝叶斯网络。同时，利用文献Eli针对数据缺失的问题进行了研究，提特征置信对大规模数据集下贝叶斯网络的学习过出了一种增量学习算法IBN—M(Incremental程进行改进，提出了NOCLBN(NodeOrderoflearningBayesianNetwork—Missingvalue)，来对ConfidenceLearningBayesianNetwork)算法，该数据进行修补；文献[2]提出一种支持向量机的增

7、算法对分批的大规模数据集，用节点顺序置信指导基鎏金项智目：河南省警基础与前沿袭技术研嘉究0项1-目21(112300410225)；河南省重点攻关项目(112102210408)；河7日J南甬省铂’教毅育骨厅J丁自目然科学研计究计划项目(2011B520029)；河南省教育厅科学技术研究重点项目资助计划(12A520033)通讯地。。迥南省南阳市直师范学院筹机信Address-CollegeotComputerandlniormatloniechnology景·技an术ya学ng嘻INorma⋯lun．1vers1．ty，Nlanyang473ooo1，'HⅢen

8、儿an儿，