貝葉斯網(wǎng)學習方法及應用研究.pdf

1、現(xiàn)實世界以及各個學科領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合的產物，它一方面用圖論的語言直觀揭示問題的結構，另一方面按照概率論的原則對問題的結構加以利用，降低推理的計算復雜度，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)已成功應用于工業(yè)、農業(yè)、生物、醫(yī)療和軍事等各個領域，并產生了顯著的經(jīng)濟效益和社會效益。因此，對于貝葉斯網(wǎng)的進一步研究具有重要的理論意義和實用價值。
　　 本文主要工作和創(chuàng)新之處如

2、下：
　　 首先對貝葉斯網(wǎng)進行概述，介紹了貝葉斯網(wǎng)的發(fā)展、研究現(xiàn)狀及應用領域，總結歸納了各種貝葉斯網(wǎng)分類模型的特點，以及與其它方法相比，貝葉斯網(wǎng)的優(yōu)勢與特點。其次，介紹了貝葉斯網(wǎng)的各類學習算法，并對貝葉斯網(wǎng)學習算法中的一些問題進行了分析。在參數(shù)學習部分，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建網(wǎng)的方法。首先由多個領域專家結合“概率標度尺”給出網(wǎng)絡中各節(jié)點參數(shù)值，由評定指標確定各專家權重，最后經(jīng)加權平均確定各網(wǎng)

3、絡參數(shù)。其中，在確定各專家權重時先對各指標得分經(jīng)主成分分析法處理，消除了信息的重疊性，有利于提高計算結果的精度，而且此法由于賦予了各專家一個適當?shù)臋嘀?，降低了個人因素的影響。在結構學習部分，提出了一種似然比檢驗法來確定貝葉斯網(wǎng)絡結構。主要思想是通過構造似然比統(tǒng)計量對待定網(wǎng)絡中各節(jié)點間的條件獨立性進行檢驗，從而確定網(wǎng)絡結構。
　　 最后，基于財務預警對企業(yè)的生存有著至關重要的作用，本文通過選取十二項財務指標，經(jīng)主成分分析法處理，構