检索结果-内蒙古大学图书馆

您好，读者！请登录

内蒙古大学图书馆

首页
概况
党建
资源
服务
科研支持
- 论文收录引用证明
- 科技查新
知识产权
档案馆
帮助

咨询与建议

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

您的常用邮箱：*

您的手机号码：*

问题描述：

当前已输入0个字，您还可以输入200个字

全部搜索
期刊论文
图书
学位论文
标准
纸本馆藏
外文资源发现
数据库导航
超星发现

高级检索

时间限定

出版年份：

文献类型

图书期刊文献学位论文多媒体

馆藏选择

电子馆藏纸本馆藏

核心期刊

全部期刊 SCI 收录期刊 SSCI 收录期刊 EI 收录期刊 CSCD 收录期刊 CSSCI 收录期刊

语言

中文英文

文献类型

期刊文献图书学位论文标准纸本馆藏

帮助

文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

所选分类

>> <<

限定检索结果

文献类型

2 篇 会议

馆藏范围

2 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

2 篇 理学
- 2 篇 生物学
2 篇 工学
- 2 篇 电气工程
- 2 篇 计算机科学与技术...

主题

2 篇 fitness landscap...
2 篇 search-and-score...
2 篇 bayesian network...
1 篇 topological sort
1 篇 classifier
1 篇 receiver operati...
1 篇 data modelling
1 篇 hyperheuristic

机构

2 篇 robert gordon un...
2 篇 heriot watt univ...

作者

2 篇 wu yanghui
2 篇 mccall john
2 篇 corne david
1 篇 regnier-coudert ...

语言

2 篇 英文

检索条件"主题词=search-and-score algorithms"

共 2 条记录，以下是1-10 订阅

全选清除本页清除全部题录导出标记到"检索档案"

详细简洁

排序：

Landscape Analysis for Hyperheuristic Bayesian Network Structure Learning on Unseen Problems

Landscape Analysis for Hyperheuristic Bayesian Network Struc...

引用

IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)

作者： Wu, Yanghui McCall, John Corne, David Regnier-Coudert, Olivier Robert Gordon Univ IDEAS Res Inst Aberdeen AB9 1FR Scotland Heriot Watt Univ Sch Math & Comp Sci Edinburgh Midlothian Scotland

ISBN: (纸本)9781467315098

Bayesian network (BN) structure learning is an NP hard problem. search and score algorithms are one of the main approaches proposed for learning BN structure from data. Previous research has shown that the relative performances of such algorithms are problem dependent and that fitness landscape analysis can be used to characterize the difficulty of the search for different scoring functions. In this paper, we construct a classifier based on fitness landscape analysis and receiver operating characteristic curves. The classifier labels search landscapes with the most suitable scoring function. We train the classifier on a number of standard benchmark functions. The classifier forms the basis for a selective hyperheuristic algorithm. This uses an initial landscape analysis stage to select a scoring function using the classifier. The hyperheuristic algorithm is tested on a distribution of unseen problems based on mutations of the standard benchmarks. Our results establish that the hyperheuristic performs better than a uniformly random scoring function selection approach that omit the landscape analysis stage. Therefore the effects on performance of problem-dependency can be significantly reduced.

关键词： bayesian network structure learning search-and-score algorithms fitness landscape analysis Receiver Operating Characteristic classifier hyperheuristic

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

Fitness Landscape Analysis of Bayesian Network Structure Learning

Fitness Landscape Analysis of Bayesian Network Structure Lea...

引用

IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)

作者： Wu, Yanghui McCall, John Corne, David Robert Gordon Univ IDEAS Res Inst Aberdeen AB9 1FR Scotland Heriot Watt Univ Sch Math & Comp Sci Edinburgh Midlothian Scotland

ISBN: (纸本)9781424478354

algorithms for learning the structure of Bayesian Networks (BN) from data are the focus of intense research interest. search-and-score algorithms using nature-inspired metaheuristics are an important strand of this research;however performance is variable and strongly problem-dependent. In this paper we use fitness landscape analysis to explain empirically-observed performance differences between particular search-and-score algorithms on two well-studied benchmark problems. We investigate the average landscape discovered by random walks around optimal points in the space of BN node orderings. Differences in algorithm performance are explained in terms of these landscapes, which in turn are related to properties of the BN structures. These initial findings suggest that fitness landscape analysis is a promising approach for explaining existing empirical performance comparisons with further potential for understanding the relative difficulty of benchmark problems and the robustness of particular algorithms.

关键词： bayesian network structure learning search-and-score algorithms fitness landscape analysis topological sort data modelling

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

没有更多数据了...

全选清除本页清除全部题录导出标记到“检索档案”

共1页 << < 1 > >>

检索报告对象比较合并检索0

隐藏清空

合并搜索

回到顶部

执行限定条件

内容：

评分：

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

订阅名称：

通借通还

温馨提示：

图书名称：

借书校区：

取书校区：

手机号码：

邮箱地址：

一卡通帐号：

电话和邮箱必须正确填写，我们会与您联系确认。

联系人：

所在院系：

联系邮箱：

联系电话：

内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号邮编: 010021

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：