基于遗传与粒子群算法的Markov逻辑网学习研究

作     者：于鹏 刘大有 欧阳丹彤 YU Peng;LIU Da-you;OUYANG Dan-tong

作者机构：吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 

基　　金：国家自然科学基金重大项目(No.60496321):非规范知识处理的基本理论和核心技术 国家自然科学基金(No.60373098 No.60573073) 吉林省科技发展计划(No.20030523) 

出 版 物：《电子学报》 (Acta Electronica Sinica)

年 卷 期：2006年第34卷第B12期

页      码：2551-2555页

摘      要：Markov逻辑网(MLN)是一种重要的统计关系模型,目前其学习问题主要采用确定性的优化方法,所求的解不够简洁、易陷入局部极值.针对这些问题,本文定义谓词模板、子句模板以缩小搜索空间,提出一种采用子句模板编码的遗传算法来学习MLN结构,并用粒子群算法学习MLN的权参数.文中设计了适应度函数和相应的遗传算子,保证算法不断向好的逻辑子句结构进化.理论分析与实验结果都表明本文的算法可以学习到较优解.

主 题 词：统计关系学习 Markov逻辑网 谓词模板 子句模板 遗传算法 粒子群算法 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 0808[工学-自动化类] 0809[工学-计算机类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

馆 藏 号：203347666...