改进云遗传算法赋能贝叶斯网络结构学习的深度探索与实践.docx

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2025-09-26 发布于上海
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改进云遗传算法赋能贝叶斯网络结构学习的深度探索与实践

一、引言

1.1研究背景

在当今大数据时代，数据量呈指数级增长，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息，成为众多领域关注的焦点。贝叶斯网络作为一种强大的数据分析工具，在数据挖掘、风险分析、机器学习、设备故障诊断和信息学等领域有着广泛的应用。它是基于图论和概率论表示因果知识的概率图模型，能有效表达变量之间的依赖关系和不确定性，为解决复杂问题提供了有力的支持。

贝叶斯网络的结构学习是构建贝叶斯网络的关键环节，其目的是在缺乏先验知识的情况下，自动从数据中学习变量之间的依赖关系，确定网络的拓扑结构。准确的网络结构能够更精准地反映变量间的内在联系，从