人機(jī)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(jì)80年代提出的不確定性推理方法，是用來(lái)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(dá)方式。貝葉斯網(wǎng)具備概率推理能力強(qiáng)、語(yǔ)義清晰、易于理解等技術(shù)特點(diǎn)，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(dú)特的優(yōu)越性。正是基于這一出發(fā)點(diǎn)，本文將貝葉斯網(wǎng)建模方法作為一個(gè)核心研究?jī)?nèi)容，通過(guò)系統(tǒng)的理論研究，為貝葉斯網(wǎng)的建模和實(shí)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(gè)問(wèn)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(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法搜索空間大，收斂速度慢的缺點(diǎn)，討論如何在學(xué)習(xí)的過(guò)程中融合專家的知識(shí)，先利用專家的先驗(yàn)知識(shí)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(shí)，以加快學(xué)習(xí)速度，很好的實(shí)現(xiàn)了人機(jī)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(shí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集在采集時(shí)難

3、免會(huì)因?yàn)榧夹g(shù)等問(wèn)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(wèn)題本身就存在重要的現(xiàn)實(shí)意義。如不能很好地解決，那么就說(shuō)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(xiàn)中關(guān)于數(shù)據(jù)缺失下學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)問(wèn)題都會(huì)涉及到初始網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)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(gè)過(guò)程中所扮演的角色又是如何?諸多文獻(xiàn)并沒(méi)有給出統(tǒng)一意見(jiàn)。本文通過(guò)引入知識(shí)