针对具有丢失数据的贝叶斯网结构学习问题，提出了一种将数据的完备化与结构的蚁群优化相结合的学习方法．随机初始化未观察到的数据，得到完整的数据集，并利用蚁群算法学习得到初始网络结构；然后进行迭代学习，在每次迭代中根据当前最好的贝叶斯网结构，利用EM估计和随机的采样插入对数据进行完备化，在完备数据下，利用改进的蚁群优化过程使结构不断进化，直到获得全局最优解．实验结果表明，该方法能有效地从不完备数据中学习贝叶斯网结构且与新近的MS-EM、EGA、BN-GS方法相比，具有更高的学习精度．
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