【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2012年第1期 184-187页,共4页

【作 者】： 王艳 ; 郭军

【摘 要】 研究算法改进，提高计算性能，贝叶斯网络是解决不确定性问题的一种有效方法，在很多领域得到了广泛应用。参数学习是贝叶斯网络构建的重要环节，但含隐变量、连续变量的参数学习是非常困难的。为解决上述问题，提出了一种人工鱼群算法的贝叶斯网络参数学习方法，并进一步通过调整人工鱼随机移动速度的方法提高了算法的收敛性能和速度。最后，将参数学习方法在由Noisy—Or和Noisy—And节点组成的贝叶斯网络中进行了仿真，仿真结果表明了参数学习方法，特别是改进后方法的可行性和优越性。