贝叶斯网络推理法研究.pdf

贝叶斯网络推理算法研究 摘 要 基于概率知识表达的贝叶斯网，己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： l、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。 Tree 2、本文从讨论联结树(JunctionJT)推理算法入手，提出基于 Junction 局部联结树(Local 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有哪些信誉好的足球投注网站影响较大的节点，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。 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 onthe NetworksInference ResearchBayesian Abstract Networkbasedon of representationprobability Bayesian knowledge ahot inthedomainsofAIuncertain hasbecome knowledge theory spot in ofthedomestic andinferencerecent representation years．Currentlymany and researchinstitutionsconducted of foreign in-depthstudyBayesian of this currentTheresearchsituation Network．In paper,the Bayesian at is andthe andconstruction Networkhomeandabroad principles analyzed andinnovationsofthe areas methodsarediscussed．Themainwork paper follows： 1．Thefundamentalof networkandeonditional t