貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學習算法研究.pdf

1、本文在對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)全面概述的基礎(chǔ)上，深入研究了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學習。全文的主要內(nèi)容如下： 1.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概述。全面介紹和分析了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研究背景、研究現(xiàn)狀和研究趨勢；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本原理；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的典型推理和學習算法。 2.基于依賴分析方法的基本思想，提出了一種貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學習算法ISOR，該算法采用一種啟發(fā)式切割集搜索算法并在冗余邊檢驗之前確定邊的方向，有效地降低了學習過程中條件獨立性檢驗的次數(shù)和階數(shù)，理論分

2、析和實驗結(jié)果均表明該算法具有良好的性能。 3.基于界定折疊和依賴分析方法的基本思想，提出了一種針對缺失數(shù)據(jù)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學習算法BC-ISOR，該算法首先從缺失數(shù)據(jù)中進行參數(shù)的區(qū)間估計，再根據(jù)數(shù)據(jù)的缺失方式，計算參數(shù)的點估計，在此基礎(chǔ)上，采用ISOR算法進行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學習。理論分析和實驗結(jié)果均表明：在不影響學習精度的前提下，算法BC-ISOR時間性能與數(shù)據(jù)的缺失率無關(guān)，從而說明了該算法更適合于數(shù)據(jù)缺失嚴重的情況。