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贝叶斯网络及其理论基础

2016-10-26 10:01 作者:admin 来源:未知 浏览: 我要评论 字号:
 贝叶斯网络是一种概率网络,它是基于概率推理的图形化网络,而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程,基于概率推理的贝叶斯网络(Bayesian network)是为了解决不定性和不完整性问题而提出的,它对于解决复杂设备不确定性和关联性引起的故障有很大的优势,在多个领域中获得广泛应用。
  贝叶斯网络又称为信度网络、置信网络,是目前不确定知识表达和推理领域最有 效的理论模型之一。从1988年Pearl给出明确定义后,已经成为二十几年来研究 的热点。虽然贝叶斯网络模型是1988年提出的,但其产生的根源可追溯到1763年提 出的贝叶斯理论,贝叶斯理论是贝叶斯网络的重要理论基础之一。
  20世纪初,遗传学家Sewall Wright提出了有向无环图(Directed Acyclic Graph,DAG ),成为经济学、社会学和心理学界广泛采用的因果表达模型。20世纪中叶, 决策树被提出并用来表达决策分析问题,然后进一步被用来解决计算机辅助决策问 题,形成了较为完整的决策分析理论。由于决策树分析方法的计算量和复杂性随着对 象变量的增加呈指数增长,20世纪80年代,作为有向无环图的另一表达方式——影 响图(Influence Diagram)成为提高决策分析效率的重要工具。
  1988年,Pearl在总结 并发展前人工作的基础上,提出了贝叶斯网络。20世纪90年代,有效的推理和学习 算法的出现,推动了 W叶斯网络的发展和应用,首先获得应用的是决策专家系 统,Pearl教授于1999年被授予IJCAI杰出研究成果奖,前微软公司总裁Bill Gales在 洛杉矶时报上曾说过:微软公司未来的进一步发展将在于它在贝叶斯网络方面研究的 领先性。微软的拳头产品:Windows 2000和Office系列已经在很多方面融入了贝叶斯 网络,同时微软的一些其他产品,如Pregnancy and Child Care Center也是基于贝叶斯 网络开发研制的。
 
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