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公开(公告)号：CN117829293A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311766186.7
申请日：2023-12-15
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于A*搜索算法学习限制树宽的贝叶斯网络的方法，属于学习贝叶斯网络的领域。包括：1.通过独立选择方法，创建候选父集；2将学习贝叶斯网络的问题看成是寻找最短路径的问题，将候选父集的BIC评分作为路径的代价；基于A*搜索算法，寻找从空集到包含所有节点的最短路径，从而得到最优贝叶斯网络；3.在学习贝叶斯网络的过程中，基于k‑greedy算法为每个节点选择父集并保证父集是k‑团的子集，从而限制贝叶斯网络的树宽；4.重复状态检测。本方法综合了A*搜索算法和k‑greedy算法的优势，能够学习限制树宽的最优贝叶斯网络。该贝叶斯网络能够获得更高的BIC评分，降低过拟合风险以及推理复杂度。
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