基于捕食逃逸PSO的贝叶斯网络分类器 (2011年)

构造精确的贝叶斯网络分类器已被证明为NP难问题，提出了一种基于捕食逃逸粒子群优化（PSO）算法的通用贝叶斯网络分类器，能有效避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响，实现对贝叶斯网络结构的精确学习和搜索。另外，将所提出的分类器应用于高职院校就业预测分析，并在Weka平台上实现对该分类器的构建和验证，与其他几种贝叶斯网络分类器的对比实验结果表明，该分类器具有更好的性能。