一种改进的多模块贝叶斯网络局部推理算法

摘要：

针对多模块贝叶斯网络的局部推理的时间和空间复杂度高的问题，提出了一种改进的多模块贝叶斯网络局部推理算法。该算法用面向对象语言重新定义了多模块贝叶斯网络模型，在联合树推理算法的基础上结合图论中“顶点度”的概念对局部推理算法进行了优化，针对三角化结果不唯一的问题，给出了一种一般性的解决方案，使三角化后的结果能够将消息传递得更快，有效地缩短推理时间。给出了算法的仿真实例并进行实验分析，结果表明改进后的推理算法有效减小时间、空间复杂度。

关键词：多模块贝叶斯网络(MSBN)、局部推理、联合树算法、顶点度、三角化

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61202085;教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目2012004,2120010

在线出版日期：2015-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1251-1255