贝叶斯网络结构学习及其应用研究

摘要：

阐述了贝叶斯网络结构学习的内容与方法,提出一种基于条件独立性(CI)测试的启发式算法.从完全潜在图出发,融入专家知识和先验常识,有效地减少网络结构的搜索空间,通过变量之间的CI测试,将全连接无向图修剪成最优的潜在图,近似于有向无环图的无向版.通过汽车故障诊断实例,验证了该算法的可行性与有效性.

关键词：贝叶斯网络、结构学习、条件独立性、概率推理、图论

所属期刊栏目：29

分类号：TP18;TP311(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60175022

在线出版日期：2004-04-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：315-318