【摘 要】
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但将遗传算法用于发现动态贝叶斯网络结构的研究比较少见,再者数据依赖又蕴涵着条件独立性.基于以上两条原因,该文提出了一种基于数据依赖的遗传算法去构造动态的贝叶斯网络
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但将遗传算法用于发现动态贝叶斯网络结构的研究比较少见,再者数据依赖又蕴涵着条件独立性.基于以上两条原因,该文提出了一种基于数据依赖的遗传算法去构造动态的贝叶斯网络结构.其基本思想是首先进行时态约束关系的挖掘,然后根据数据依赖的推理来确定条件独立的属性,进而将它们应用到遗传算法之中.我们知道扩展时态依赖（TD）蕴涵着扩展时态多值依赖（TMD）,扩展时态多值依赖集又蕴涵概率非圈时态连接依赖（PATJD）,而一个PATJD又等价于一个带时间属性约束的Markov网.人们希望从TD中获得最多的条件独立的信息,以建立一个连接最少的时态Markov网,其结果就是TMD蕴涵的极大PATJD.一个联合概率分布可以按指定的序进行链式展开,这样就得到一个动态贝叶斯网络.由此,可以得到部分属性间的关系,或者相关,或者无关.然后将它们作为遗传算法的一个输入,那么最终可以得到全局最优的网络结构.
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