【源码】基于C++和Boost库的贝叶斯网络学习系统

项目简介

本项目提出DConBN，这是一种基于优化IDA星的贝叶斯网络学习研究方法。它通过逆序图构建搜索树，采用位向量和位操作提高变量修改效率，使用线性表存储搜索节点以减少内存占用，还通过分枝剪除减少低效路径上的搜索。实验显示，DConBN算法处理更多变量数据时，能显著提升精确度和运行效率。

项目的主要特性和功能

1. 优化IDA星算法：利用逆序图构建搜索树，通过位向量和位操作提高变量修改效率。
2. 深度优先搜索：拓展时进行深度优先搜索，忽略不符合估计函数的节点，降低无效搜索开销。
3. 线性表存储：以线性表作为搜索节点存储结构，保存节点唯一标志信息，减少内存占用。
4. 分枝剪除：依据贝叶斯网络特点对搜索图进行分枝剪除，减少低效路径搜索。
5. 多线程计算：采用多线程方式计算每个cliques的分数，提高计算效率。
6. 评分缓存：处理贝叶斯网络的评分信息，包括读取和写入评分缓存、处理变量及评分等任务。

安装使用步骤

环境配置

• 操作系统：Ubuntu 18.04 x64
• 编译器：gcc - 4.8.5 和 g++ - 4.8.5
• 库：Boost 1.63.0
• 构建工具：Bazel 0.4.5

安装依赖

bash sudo apt-get install -y gcc-4.8 g++-4.8 sudo apt-get install libboost1.63-all-dev sudo apt-get install bazel

编译项目

bash cd DConBN make

运行项目

bash ./astar-debug asia_s500_v1.pss

获取PSS成绩文件

bash score asia_s500_v1.csv asia_s500_v1.pss

生成贝叶斯网络

bash ./astar-debug asia_s500_v1.pss

生成混淆矩阵

bash gcc Cmatrix.cpp -lstdc++ -o Cmatrix ./Cmatrix asiagraph.txt asia_s500_v1_network.txt

通过上述步骤，可成功安装并运行本系统，进行贝叶斯网络的构建、评分计算和性能评估。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】