摘要：K2算法是学习贝叶斯网络结构的经典算法。针对K2算法依赖最大父节点数和节点序的不足,以及蚁群算法搜索空间庞大的问题,提出了一种新的贝叶斯结构学习算法-MWST-ACO-K2算法。该算法通过计算互信息建立最大支撑树（MWST）,得到最大父节点数;然后利用蚁群算法（ACO）搜索最大支撑树,获得节点顺序;最后结合K2算法得到最优的贝叶斯网络结构。仿真实验结果表明,该方法不仅解决了K2算法依赖先验知识的问题,而且减少了蚁群算法的搜索空间,简化了搜索机制,得到较好的贝叶斯结构。最后将该算法应用到冀东水泥回转窑的实际数据中,构建水泥回转窑的贝叶斯网络结构,提高了故障诊断的准确率。

关键词：互信息 蚁群优化 k2算法 贝叶斯网络结构学习 水泥回转窑 

单位：燕山大学信息科学与工程学院; 秦皇岛066004; 燕山大学电气工程学院; 秦皇岛066004