貝葉斯網(wǎng)學(xué)習(xí)方法及應(yīng)用研究.pdf

1、現(xiàn)實(shí)世界以及各個(gè)學(xué)科領(lǐng)域存在著大量的不確定現(xiàn)象和問題。貝葉斯網(wǎng)是概率論與圖論相結(jié)合的產(chǎn)物，它一方面用圖論的語(yǔ)言直觀揭示問題的結(jié)構(gòu)，另一方面按照概率論的原則對(duì)問題的結(jié)構(gòu)加以利用，降低推理的計(jì)算復(fù)雜度，為解決不確定問題提供了一種直觀易懂的方法。目前，貝葉斯網(wǎng)已成功應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、生物、醫(yī)療和軍事等各個(gè)領(lǐng)域，并產(chǎn)生了顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。因此，對(duì)于貝葉斯網(wǎng)的進(jìn)一步研究具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。
　　 本文主要工作和創(chuàng)新之處如

2、下：
　　 首先對(duì)貝葉斯網(wǎng)進(jìn)行概述，介紹了貝葉斯網(wǎng)的發(fā)展、研究現(xiàn)狀及應(yīng)用領(lǐng)域，總結(jié)歸納了各種貝葉斯網(wǎng)分類模型的特點(diǎn)，以及與其它方法相比，貝葉斯網(wǎng)的優(yōu)勢(shì)與特點(diǎn)。其次，介紹了貝葉斯網(wǎng)的各類學(xué)習(xí)算法，并對(duì)貝葉斯網(wǎng)學(xué)習(xí)算法中的一些問題進(jìn)行了分析。在參數(shù)學(xué)習(xí)部分，融合主成分分析和專家建網(wǎng)的思想，討論了一種完全依靠專家知識(shí)建網(wǎng)的方法。首先由多個(gè)領(lǐng)域?qū)＜医Y(jié)合“概率標(biāo)度尺”給出網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)參數(shù)值，由評(píng)定指標(biāo)確定各專家權(quán)重，最后經(jīng)加權(quán)平均確定各網(wǎng)

3、絡(luò)參數(shù)。其中，在確定各專家權(quán)重時(shí)先對(duì)各指標(biāo)得分經(jīng)主成分分析法處理，消除了信息的重疊性，有利于提高計(jì)算結(jié)果的精度，而且此法由于賦予了各專家一個(gè)適當(dāng)?shù)臋?quán)重，降低了個(gè)人因素的影響。在結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)部分，提出了一種似然比檢驗(yàn)法來(lái)確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。主要思想是通過(guò)構(gòu)造似然比統(tǒng)計(jì)量對(duì)待定網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)間的條件獨(dú)立性進(jìn)行檢驗(yàn)，從而確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
　　 最后，基于財(cái)務(wù)預(yù)警對(duì)企業(yè)的生存有著至關(guān)重要的作用，本文通過(guò)選取十二項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)，經(jīng)主成分分析法處理，構(gòu)