基于強化學習的貝葉斯網絡模型生成方法研究

摘要： 傳統(tǒng)貝葉斯網絡的網絡結構需要人為事先確定，用于預測時模型可靠性與準確性較低，因此提出一種基于強化學習的貝葉斯網絡模型生成方法。將強化學習用于對最優(yōu)泛化殘差評分的搜尋，通過構建鄰接矩陣的方式將貝葉斯網絡抽象成有向無環(huán)圖；對于構建完成的貝葉斯網絡，提出一種基于因果方向判斷的貝葉斯網絡結構優(yōu)化方法。實驗結果表明，該方法優(yōu)于各類傳統(tǒng)的貝葉斯網絡結構生成方法。 （共8頁）