吉林大学学报(工学版)

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一种基于遗传算法的受限制的分类器学习算法

董立岩1,苑森淼1,刘光远2,李永丽3,关伟洲3   

  1. 1.吉林大学 计算机科学与技术学院,长春 130012; 2.吉林大学 通信工程学院,长春 130022; 3.东北师范大学 计算机学院,长春 130024
  • 收稿日期:2006-12-21 修回日期:2007-02-25 出版日期:2007-05-01 发布日期:2007-05-01
  • 通讯作者: 苑森淼

Constrained classifier learning algorithm based on genetic algorithm

Dong Li-yan1, Yuan Sen-miao1,Liu Guang-yuan2, Li Yong-li3,Guan Wei-zhou3   

  1. 1.College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China; 2.College of Communication Engineering,Jilin University, Changchun 130022,China; 3.College of Computer, Northeast Normal University, Changchun 130024,China
  • Received:2006-12-21 Revised:2007-02-25 Online:2007-05-01 Published:2007-05-01
  • Contact: Yuan Sen-miao

摘要: 提出了一种基于遗传算法的受限制BAN分类器算法-GBAN(genetic algorithm based BAN)。新算法采用了遗传算法进行网络结构的学习,限制了所学习的BAN分类器结构的复杂度。同时对TAN分类器的结构进行了扩展,得到了一种受限制的BAN分类器。针对这种分类器的结构学习,设计了结合对数似然的适应度函数及相应的遗传算子,并给出了网络结构的编码方案,使得该算法能够收敛到全局最优的结构。实验结果表明,当数据集属性之间关系相对复杂的时候,GBAN比TAN的分类准确率高,分类效果较好。

关键词: 人工智能, 贝叶斯网络分类器, 遗传算法, 对数似然

Abstract: A restricted BAN classifier learning algorithm-GBAN based on genetic algorithm is proposed. Genetic algorithm was used to study the network structure. The structure of TAN classifier was extended by restricting the complexity of the structure of BAN classifier. And then a restricted BAN classifier is obtained. As far as this classifier's structure studying, the fitness function based on logarithm likelihood was designed. The code scheme of network structure , and the corresponding genetic operators are designed. As a result, the algorithm converges on the overall optimal structure. The experimental result indicated that GBAN algorithm has good classifying effect and is more accurate than TAN classifier when the relationship between attributes of a data set is relatively complicated.

Key words: artificial intelligence, bayesian network classifier, genetic algorithm, logarithm likelihood

中图分类号: 

  • TP182
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