| 【中文题名】 | 贝叶斯网络推理算法研究 |
| 【英文题名】 | Research on the Bayesian Networks Inference |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-8-3 |
| 【中关键词】 | 贝叶斯网,概论推理,联结树算法,局部联结树算法,节点相关度, |
| 【英关键词】 | Bayesian Networks,Probability Inference,Junction Tree,Local Junction Tree,Node Relevance, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>人工神经网络与计算> |
| 【论文摘要】 |
基于概率知识表达的贝叶斯网，已成为人工智能不确定知识表示与推理领域近几年来研究的热点，目前国内外的许多研究机构都对贝叶斯网进行了深入的研究。本文对贝叶斯网的国内外研究现状进行了深入分析，对它的原理、构造方法及其扩展，进行了深入的讨论。论文的主要工作和创新之处如下：
1、介绍了贝叶斯网原理及其中的条件独立性。讨论了Bayesian网的常用推理算法，包括：消息传递推理算法、子团树传播推理算法与基于消元的推理算法等。此外，还对近似推理算法进行了讨论。
2、本文从讨论联结树(Junction Tree JT)推理算法入手，提出基于局部联结树(Local Junction Tree，LJT)的近似推理算法。该算法采用相对于查询节点的节点相关度来搜索影响较大的节点，同时考虑了距离影响和证据节点的特殊性，使构造的子网比较合理，有利于提高推理计算速度和保证较高的计算精度。
3、提出一种基于节点相关度NR对DBN进行裁剪的近似推理算法。一般而言，DBN推理过程是对网络所有结点的概率的更新，对于一个大型复杂的DBN，该推理算法能够显著提高效率，并能保持较高的计算精度。 |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-6 |
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Abstract |
6-7 |
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致谢 |
7-10 |
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插图清单 |
10-11 |
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表格清单 |
11-12 |
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第一章 绪论 |
12-20 |
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1.1 贝叶斯网络的研究与发展 |
12-13 |
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1.2 贝叶斯网络介绍 |
13-16 |
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1.3 贝叶斯网络的特性 |
16-17 |
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1.4 贝叶斯网络的主要研究方向 |
17-18 |
|
1.5 研究内容及安排 |
18-20 |
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第二章 贝叶斯网推理 |
20-37 |
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2.1 引言 |
20-21 |
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2.2 贝叶斯网推理的概率论基础 |
21-23 |
|
2.3 贝叶斯网中的独立关系 |
23-26 |
|
2.3.1 条件独立关系 |
23 |
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2.3.2 上下文独立关系 |
23-24 |
|
2.3.3 因果影响独立关系 |
24-25 |
|
2.3.4 独立关系的作用 |
25-26 |
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2.4 d－分割 |
26-27 |
|
2.5 推理分类 |
27-29 |
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2.6 精确推理算法 |
29-36 |
|
2.6.1 多树传播推理算法 |
29-31 |
|
2.6.2 联结树推理算法 |
31-36 |
|
2.7 小结 |
36-37 |
|
第三章 贝叶斯网近似推理算法 |
37-48 |
|
3.1 引言 |
37-38 |
|
3.2 研究背景及相关工作 |
38 |
|
3.3 局部联结树近似推理算法 |
38-42 |
|
3.3.1 算法的基本原理 |
38-40 |
|
3.3.2 算法的基本思想 |
40-41 |
|
3.3.3 算法的描述 |
41-42 |
|
3.3.4 计算时间节约因子 |
42 |
|
3.4 实验结果与分析 |
42-46 |
|
3.4.1 Boerlage92 |
42-44 |
|
3.4.2 Alarm |
44-46 |
|
3.5 小结 |
46-48 |
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第四章 动态贝叶斯网的近似推理 |
48-58 |
|
4.1 引言 |
48 |
|
4.2 动态贝叶斯网概述 |
48-50 |
|
4.3 DBN的推理算法 |
50-51 |
|
4.3.1 DBN精确推理算法 |
50 |
|
4.3.2 DBN近似推理算法简述 |
50-51 |
|
4.4 基于节点相关度的 DBN推理算法 |
51-54 |
|
4.4.1 DBN-NR算法的基本思想 |
52 |
|
4.4.2 算法的详细步骤 |
52-53 |
|
4.4.3 计算节约因子 |
53-54 |
|
4.5 实验结果与分析 |
54-57 |
|
4.6 小结 |
57-58 |
|
第五章 总结与展望 |
58-60 |
|
5.1 总结 |
58 |
|
5.2 展望 |
58-60 |
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参考文献 |
60-65 |
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攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
65 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388775 |
