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监控事件检测的贝叶斯网络模型优化研究

作 者: 曹明
导 师: 郑世宝
学 校: 上海交通大学
专 业: 信号与信息处理
关键词: 贝叶斯网络 遗传算法 先验知识 结构参数限制 基因禁忌表
分类号: TP18
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 59次
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内容摘要


贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)是一种基于概率的不确定性事件推理网络,用有向无环图(Directed Acyclic Graph, DAG)来表示,能在有限的不确定的信息条件下进行学习和推理,在处理人工智能中的不确定性信息方面,如计算机智能科学、工业控制、医疗诊断等领域有着非常重要的应用。近年来,随着贝叶斯网络理论越来越多的被应用在监控事件中的建模,关于贝叶斯网络的学习优化方法也越来越多的被人们提出,成为研究热点。贝叶斯网络的学习就是确定网络结构和相应的参数。目前常用的参数估计算法有最大似然估计(Maximal Likelihood Expectation)、贝叶斯估计和期望最大化(Expectation Maximization, EM)等方法,而结构学习方法一般有两种:基于评分的方法(Based on Scoring)和基于条件独立性(Based on Conditional Independence)的方法。考虑到贝叶斯网络模型的调整参数维度高以及需要对贝叶斯模型进行结构化调整,本文采用遗传算法。Luis M.de Campos等提出贝叶斯网络学习算法的三种不同的结构限制类型。然而,Luis M. de Campos只是提出了关于结构方面的限制,也没有将其提出的结构限制结合到遗传算法。邱靖邦等提出结合先验知识来初始化贝叶斯网络模型,并使用遗传算法来对模型进行优化,得到了较好的结果。但是其没有在模型的学习过程中融合先验知识。而利用领域知识来对贝叶斯网络进行学习的大部分算法都是结合先验知识到传统算法,如EM算法等。针对以上各种算法的局限性,本文提出融合基因限制和基因禁忌到遗传算法来学习优化贝叶斯网络模型。首先,针对贝叶斯网络的搜索空间过大,算法容易局部收敛等问题,本文提出从先验知识中获取结构参数限制,然后融合结构参数限制到遗传算法来优化贝叶斯网络的算法。结构参数限制不仅可以指导贝叶斯网络的初始化建模,同时可以通过在网络的学习优化阶段对结构和参数进行约束来保证算法的优化方向。实验结果显示该算法可跳出局部最优而达到全局最优,在保证相同收敛速度的同时有效的提高评价函数值8%以上,更大程度上获取全局最优的结果,在检测率以及实际的检测概率值上得到了提升。另外,考虑遗传算法有可能会早熟,而且算法的局部寻优能力较差,因此本文考虑结合局部搜索能力较强的禁忌搜索算法来融入遗传算法,以期望能结合两种算法的优点,同时可以对两种算法自身存在的缺陷进行克服或是削弱。同时,结合之前提出的基因禁忌表到遗传禁忌算法中来进一步对优化算法进行限制约束,这样既可以实现结合先验知识来对网络模型的结构和参数进行初始化,又可以在优化过程中通过对已经搜索的空间进行标记来避免重复搜索,因此可以更好的对网络的结构和参数进行优化。实验结果表明,该算法可跳出局部最优而达到全局最优,可以有效的提高评价函数值11%以上,更大程度上获取全局最优的结果,在检测率以及实际的检测概率值上都得到了有效提升。

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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