贝叶斯不确定性推理技术P.pdf

贝叶斯不确定性推理技术 贝叶斯不确定性推理技术 贝贝叶叶斯斯不不确确定定性性推推理理技技术术 2012. 11. 18 2012. 11. 18 . 1111.. 1188 智能仪器与监测诊断研究所 2012年11月18日 Tel http:// 1 内容提纲 贝叶斯推理原理 贝叶斯推理应用 贝叶斯诊断网络 智能仪器与监测诊断研究所 2012年11月18日 Tel 2 贝叶斯推理原理 起源 概念 三个基本要素 一个关键假设 两个常用公式 两个重要原理 两个首要问题 网络推理计算 智能仪器与监测诊断研究所 2012年11月18日 Tel 3 贝叶斯推理原理 起源 � 贝叶斯网络是为了处理人工智能研究中的不 确定性(uncertainty)问题而发展起来的. � Judea Pearl于1988年提出贝叶斯网络,随后 逐步成为处理不确定性信息技术的主流 � 《Probabilistic reasoning in intelligent systems: Networks of Plausible Inference》. California: Morgan Kaufmann Publishers Inc ， 1988. 智能仪器与监测诊断研究所 2012年11月18日 Tel 4 贝叶斯推理原理 概念 � 贝叶斯网络是将概率统计应用于复杂领域进行不确 定性推理和数据分析的工具。 � BN是一种系统地描述随即变量之间关系的工具。建 立BN的目的主要是进行概率推理(probabilistic inference)。 � 用概率论处理不确定性的主要优点是保证推理结果 的正确性。 � 贝叶斯网络在计算机智能科学、工业控制、医疗诊 断等领域的许多智能化系统中得到了重要的应用 智能仪器与监测诊断研究所 2012年11月18日 Tel 5 贝叶斯推理原理 概念 � 贝叶斯网络是一种有向、非循环的结构图 � 基于概率的不确定性进行推理 � 又名置信网络、贝叶斯置信网络 � （Belief Network, Bayesian Belief Network � Bayesian Network） � 它由若干个节点和有向弧组成 智能仪器与监测诊断研究所 2012年11月18日 Tel 6 贝叶斯推理原理 概念 � 简单的贝叶斯网络示例 下雪 下雪S 下下雪雪S SS