朱明敏
- 作品数：9 被引量：127H指数：5
- 供职机构：西安电子科技大学数学与统计学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家杰出青年科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- WDM网状网一种考虑路由陷阱的共享通路保护
- 2008年
- 研究了WDM网状网中的共享通路保护问题,综合考虑了负载均衡、资源利用率和路由跳数的影响因素,并考虑了路由选择时陷阱问题的解决方案,提出了一种新的动态共享通路保护LRHT-SPP启发式算法。LRHT-SPP在假设所有的链路都是SRLG分离的条件下,根据业务等级的不同动态的设置参数来调节路由跳数在链路代价中所占的比例,同时又解决了路由选择中存在的一种陷阱。仿真实验表明LRHT-SPP不仅能使网络业务更均衡,资源利用率更少,而且因为解决了陷阱问题使阻塞率明显降低。
- 蒋杰伟巩稼民朱明敏
- 关键词：WDM网状网共享通路保护资源利用率
- 基于全条件独立的贝叶斯网络MPD-JT构造算法被引量：4
- 2010年
- 针对求解贝叶斯网络最大主子图存在的NP(non-deterministic polynomialtine)难问题,提出了一种基于全条件独立结构的最大主子图连接树(maximal prime sub-graph decomposition junction tree,MPD-JT)构造算法。该算法通过道义图上的全条件独立结构得到贝叶斯网络最大主子图,并利用构成这些最大主子图的节点作为簇节点构造连接树,避免了三角化过程,而且在求解过程中通过删除一些符合条件的点,大大降低了算法复杂度。给出了算法的理论证明,通过具体案例分析验证了算法的有效性。
- 朱明敏刘蔚杨有龙
- 关键词：贝叶斯网络连接树
- 基于混合方式的贝叶斯网络等价类学习算法被引量：8
- 2013年
- 贝叶斯网络(BN)是不确定知识表示和推理的主要方法之一,是人工智能中重要的理论模型.针对现有混合方法学习BN结构不稳定、容易陷入局部最优等问题,本文将图论中的最大主子图分解理论与条件独立(CI)测试相结合,同时引入少量的局部评分搜索,提出一种新的基于混合方式的BN等价类学习算法.新算法通过确定所有变量的Markov边界构造网络的无向独立图,并对无向图进行最大主子图分解,从而将高维的结构学习问题转化为低维问题,然后利用低阶CI测试和局部评分搜索识别子图中的V结构.理论证明以及实验分析显示了新算法的正确性和有效性.
- 朱明敏刘三阳杨有龙
- 关键词：贝叶斯网络有向无环图
- 基于混合方式的贝叶斯网络结构学习被引量：2
- 2014年
- 基于最大主子图分解技术和遗传算法,提出了一种混合方式的贝叶斯网络结构学习算法。该算法首先根据领域知识和观察数据构造网络的无向独立图,并对其进行最大主子图分解,再利用遗传算法学习每个子图的结构,同时进行合并修正得到最优的贝叶斯网络结构。分解过程将一个学习大网络问题转化为小子图的学习问题,降低了搜索空间。仿真结果表明,新算法的学习效果与运行效率均有明显提高。
- 张燕朱明敏宋苏鸣
- 关键词：贝叶斯网络遗传算法
- 贝叶斯网络结构学习与推理研究
- 贝叶斯网络是概率统计与图论相结合的一种图模型，在不确定性知识的表达和推理方面具有独特优势，已成功地应用于机器学习、人工智能、生物信息学、金融分析与预测等多个领域.然而，仅依赖专家的领域知识构建贝叶斯网络非常困难，甚至是不...
- 朱明敏
- 关键词：贝叶斯网络
- 基于人工蜂群算法的贝叶斯网络结构学习被引量：10
- 2014年
- 从数据集中学习贝叶斯网络结构是一个NP难问题。针对此问题提出基于遗传算子的人工蜂群算法。首先,将贝叶斯网络结构映射为一种二进制编码;其次,根据贝叶斯网络的结构特点,设计了蜜源的更新策略,从而将学习贝叶斯网络结构的过程转化为蜂群寻找最优蜜源的过程。实验结果表明,该算法应用于贝叶斯网络结构学习中的有效性。
- 张平刘三阳朱明敏
- 关键词：贝叶斯网络人工蜂群算法遗传算子
- 基于局部搜索的人工蜂群算法被引量：69
- 2014年
- 针对人工蜂群算法存在收敛速度慢、易早熟等缺点,提出一种改进的人工蜂群算法.利用随机动态局部搜索算子对当前的最优蜜源进行局部搜索,以加快算法的收敛速度;同时,采用基于排序的选择概率代替直接依赖适应度的选择概率,维持种群的多样性,以避免算法出现早熟收敛.对标准测试函数的仿真实验结果表明,所提出的算法具有较快的收敛速度和较高的求解精度.
- 刘三阳张平朱明敏
- 关键词：人工蜂群函数优化
- 基于先验节点序学习贝叶斯网络结构的优化方法被引量：9
- 2011年
- 针对小样本数据集下学习贝叶斯网络(Bayesian networks,BN)结构的不足,以及随着条件集的增大,利用统计方法进行条件独立(Conditional independence,CI)测试不稳定等问题,提出了一种基于先验节点序学习网络结构的优化方法.新方法通过定义优化目标函数和可行域空间,首次将贝叶斯网络结构学习问题转化为求解目标函数极值的数学规划问题,并给出最优解的存在性及唯一性证明,为贝叶斯网络的不断扩展研究提出了新的方案.理论证明以及实验结果显示了新方法的正确性和有效性.
- 朱明敏刘三阳汪春峰
- 关键词：贝叶斯网络
- 基于最大主子图分解的贝叶斯网络等价类学习算法被引量：3
- 2012年
- 针对基于约束方法学习贝叶斯网络(BN)结构的不足,以及随着条件集的增大,利用统计方法进行条件独立(CI)测试不稳定等问题,提出一种基于最大主子图分解(MPD)的BN等价类学习算法.该算法首先通过MPD分解技术对BN的道德图进行分解;然后利用0阶和1阶CI测试识别部分子图中的V结构,对于初步未定的V结构利用局部评分搜索确定,从而避免了冗余检验,有效地减小了条件集的维数,并且提高了算法的效率.理论证明和实验结果均表明了所提出算法的有效性和合理性.
- 朱明敏刘三阳杨有龙
- 关键词：贝叶斯网络
