人機結(jié)合的貝葉斯網(wǎng)建模方法研究.pdf

1、貝葉斯網(wǎng)是20世紀80年代提出的不確定性推理方法，是用來表示變量之間連接概率的圖形模式，它為因果關(guān)系提供了一種自然而有效的表達方式。貝葉斯網(wǎng)具備概率推理能力強、語義清晰、易于理解等技術(shù)特點，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中潛在的關(guān)系和模式，因此在數(shù)據(jù)挖掘中顯示出獨特的優(yōu)越性。正是基于這一出發(fā)點，本文將貝葉斯網(wǎng)建模方法作為一個核心研究內(nèi)容，通過系統(tǒng)的理論研究，為貝葉斯網(wǎng)的建模和實際應(yīng)用提供有力的依據(jù)。
　　本文致力于貝葉斯網(wǎng)的理論和建模方法的研究，

2、在前人工作的基礎(chǔ)上，提出了一些新的建模思路。全文研究了如下幾個問題：
　　(1)建模方法的研究
　　研究貝葉斯網(wǎng)的學(xué)習(xí)方法，針對機器學(xué)習(xí)方法搜索空間大，收斂速度慢的缺點，討論如何在學(xué)習(xí)的過程中融合專家的知識，先利用專家的先驗知識選擇“好的”網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，再利用樣本數(shù)據(jù)求精，修正專家知識，以加快學(xué)習(xí)速度，很好的實現(xiàn)了人機結(jié)合。
　　(2)不完備數(shù)據(jù)下的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)
　　數(shù)據(jù)缺失，是一種很正常的現(xiàn)象?，F(xiàn)實訓(xùn)練數(shù)據(jù)集在采集時難

3、免會因為技術(shù)等問題存在著數(shù)據(jù)記錄中具體變量的具體屬性值缺失的現(xiàn)象。
　　數(shù)據(jù)缺失和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)未知情況下學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)問題本身就存在重要的現(xiàn)實意義。如不能很好地解決，那么就說明貝葉斯網(wǎng)距離廣泛的應(yīng)用還有很大的距離。
　　(3)探索初始網(wǎng)絡(luò)
　　在目前有關(guān)文獻中關(guān)于數(shù)據(jù)缺失下學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)問題都會涉及到初始網(wǎng)絡(luò)。這個初始網(wǎng)絡(luò)到底如何給出?它在學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)整個過程中所扮演的角色又是如何?諸多文獻并沒有給出統(tǒng)一意見。本文通過引入知識