有向网络的混合模型新退火算法研究

作     者：王静红 柴变芳 李笔 WANG Jinghong;CAI Bianfang;LI Bi

作者机构：河北师范大学信息技术学院河北省网络与信息安全重点实验室河北石家庄050000 伊利诺伊大学香槟分校伊利诺伊乌尔班纳6180 河北地质大学信息学院河北石家庄050001 河北师范大学商学院河北石家庄050240 

基　　金：国家科学基金(61672206) 河北自然科学基金(F2013205192) 河北省教育厅项目(ZD2018023)资助 

出 版 物：《中国科学技术大学学报》 (JUSTC)

年 卷 期：2018年第48卷第6期

页      码：433-439页

摘      要：混合模型的传统期望最大化(EM)算法可以有效地探索网络的结构规律性.但它总是陷入局部最大值.为此提出了确定性退火期望最大化(NMEM)算法来解决这个问题,该算法不仅能够防止局部最优,而且提高了收敛速度,因此NMEM算法适用于估计混合模型的参数.该算法通过经验设置其初始参数β0,设计了有向网络的混合模型新退火算法,并设计了β0的参数选择方法.

主 题 词：混合模型 退火算法 收敛速度 有向网络 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 0801[工学-力学类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.0253-2778.2018.06.001

馆 藏 号：203393536...