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J-GLOBAL ID：201802240177066293   整理番号：18A0727264

HFCベースBayesネットワーク構造学習アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A HFC-based Bayesian Network Structure Learning Algorithm

著者 (3件)： Zhou Qing ,  Zhao Ming ,  Bian Guangrong
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIICII  ページ： 104-107  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Bayesネットワーク構造学習アルゴリズムが局所最適に陥りやすいという問題のために,本論文は,HFC(階層的な空気競争)モデルに基づくスコアリング検索方法を提案した。それは,その適合性に従って母集団を異なるグレードに分割し,進化の過程における個体群の多様性を確実にするためにクラス内競争と内部レベル移動の進化的方法を実行して,局所最適への探索を避ける。同時に,相互情報理論とBIC(Bayes情報基準)評価基準を用いて,初期ネットワーク構造を計算し,探索空間を縮小し,探索時間を短縮した。最後に,このアルゴリズムを用いて古典的データセット-アジアのネットワーク構造を研究し,結果はデータに含まれるネットワーク構造をより良く記述する余分なエッジと欠落エッジの数の減少を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アジア ,  *ネットワーク構造 ,  評価基準 ,  個体群 ,  母集団 ,  適応性 ,  情報理論 ,  *アルゴリズム ,  *学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 探索時間 ,  探索空間 ,  スコア化 ,  *信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E)

タイトルに関連する用語 (3件)： HFC ,  Bayesネットワーク ,  学習アルゴリズム