50、动态贝叶斯网络结构学习与视频自动标签校正技术解析

动态贝叶斯网络结构学习与视频自动标签校正技术解析

动态贝叶斯网络结构学习

在动态贝叶斯网络（DBN）结构学习领域，研究人员提出了诸多算法以解决网络结构学习的难题。

算法实现与实验环境

MMHC算法提出使用禁忌搜索，扩展该方法是后续的研究方向之一。研究人员使用C++语言，借助Boost graph和ProBT库，在结构学习平台上实现了相关算法。其中，GS和DMMHC算法中的贪心搜索用于优化BIC评分函数，DMMPC则采用α = 0.05的χ2独立性检验作为关联函数。实验在配备Intel(R) Core(TM) 2.20 Ghz处理器、64位架构、4 Gb RAM内存的专用PC上，于Windows 7系统下进行。

网络与性能指标

与静态贝叶斯网络（BN）不同，评估DBN结构学习算法更为困难。一方面，缺乏标准的基准测试，仅有少量变量少于10的参考网络；另一方面，不同文章使用不同指标来论证算法的可靠性。研究人员提出了2T - BN生成算法，能够从现有的静态BN生成大型且真实的2T - BN。通过Genie/Smile软件对生成的2T - BN进行采样，得到不同规模的数据集用于G0和G’结构学习。同时，提出了一种新的评估指标，通过修正现有的结构汉明距离（SHD）来考虑时间背景信息，将理论2T - BN与学习到的2T - BN之间的距离定义为初始图和转移图的SHD对。实验还测量了运行时间，若计算在四天内未完成则取消实验。

实验结果与分析

实验结果表明，DMMHC算法在所有基准测试中，其SHD均优于GS算法，且运行时间更短。即使对于变量数量较少的基准测试，这种优势也很明显。对于大型基准测试（如Andes