کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6857715 | 665645 | 2014 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A hybrid particle swarm optimization method for structure learning of probabilistic relational models
ترجمه فارسی عنوان
روش بهینه سازی ذرات ترکیبی برای یادگیری ساختار مدل های رابطه ای احتمالاتی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
فراگیری ماشین، یادگیری نسبی، مدل رابطه ای احتمالاتی، نظریه ایمنی، بهینه سازی ذرات ذرات،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
Probabilistic relational models (PRMs) extend the Bayesian network representation to incorporate a much richer relational structure. Existing probabilistic relational model (PRM) learning approaches based on search and scoring usually perform a heuristic search for the highest scoring structure. In this paper, we proposes the maximum likelihood tree based immune binary particle swarm optimization (MLT-IBPSO) method to learn structures of PRMs from relational data. First, a maximum likelihood tree (MLT) is generated from the data sample, and a population is created according to the MLT. Then, immune theory is combined with particle swarm optimization (PSO) for searching the structures. As a result, the probabilistic structure is learned based on the proposed method. Experiments show that the MLT-IBPSO method can learn structures from relational data effectively.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Information Sciences - Volume 283, 1 November 2014, Pages 258-266
Journal: Information Sciences - Volume 283, 1 November 2014, Pages 258-266
نویسندگان
Xiao-Lin Li, Xiang-Dong He,