基于代数决策图的贝叶斯网络参数简化技术?

摘要：

贝叶斯网络是一种进行不确定性知识表达和推理的有效工具，推理算法是贝叶斯网络研究的主要内容之一．目前，贝叶斯网络推理算法采用条件概率表(CPT)来存储贝叶斯网络中各节点的条件概率分布(CPD)．CPT中的概率参数随父节点数目的增加呈指数增长，使得网络中概率参数急剧增加，降低了网络推理效率．为提高网络推理效率，本文提出采用代数逻辑图(ADD)取代CPT存储网络中各节点CPD的方法．结合有序二分决策图理论，分析并验证了ADD通过捕捉贝叶斯网络中父子节点之间的环境独立性来减少网络中的概率参数的原理，进而推导出了CPT到等价ADD转化的算法．最后，通过实例验证了ADD存储方式的有效性．结果表明，对于具有环境独立特性的贝叶斯网络，相对于CPT的存储方式，等价ADD存储方式可有效减少网络中的概率参数，为贝叶斯网络推理效率的提高提供一种有效手段．

关键词：贝叶斯网络、代数决策图、条件概率表、环境独立

所属期刊栏目：33

分类号：O233;O211.9(控制论、信息论（数学理论）)

资助基金：工信部十二五质量与可靠性技术基础项目2052013B003.@@@@The Quality and Reliability Fundamental Project of the Twelfth Five-year Plan of China’s Ministry of Industry and Information Technology 2052013B003

在线出版日期：2016-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：259-269