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貝葉斯網(wǎng)絡(luò)特性

時(shí)間:2022-02-17 19:15:02 | 來(lái)源:信息時(shí)代

時(shí)間:2022-02-17 19:15:02 來(lái)源:信息時(shí)代

1、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)本身是一種不定性因果關(guān)聯(lián)模型。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與其他決策模型不同,它本身是將多元知識(shí)圖解可視化的一種概率知識(shí)表達(dá)與推理模型,更為貼切地蘊(yùn)含了網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)變量之間的因果關(guān)系及條件相關(guān)關(guān)系。

2、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的不確定性問(wèn)題處理能力。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)用條件概率表達(dá)各個(gè)信息要素之間的相關(guān)關(guān)系,能在有限的、不完整的、不確定的信息條件下進(jìn)行學(xué)習(xí)和推理。

3、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能有效地進(jìn)行多源信息表達(dá)與融合。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可將故障診斷與維修決策相關(guān)的各種信息納入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,按節(jié)點(diǎn)的方式統(tǒng)一進(jìn)行處理,能有效地按信息的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行融合。

對(duì)于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理研究中提出了多種近似推理算法,主要分為兩大類(lèi):基于仿真方法和基于搜索的方法。在故障診斷領(lǐng)域里就我們水電仿真而言,往往故障概率很小,所以一般采用搜索推理算法較適合。就一個(gè)實(shí)例而言,首先要分析使用哪種算法模型:

a.)如果該實(shí)例節(jié)點(diǎn)信度網(wǎng)絡(luò)是簡(jiǎn)單的有向圖結(jié)構(gòu),它的節(jié)點(diǎn)數(shù)目少的情況下,采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的精確推理,它包含多樹(shù)傳播算法,團(tuán)樹(shù)傳播算法,圖約減算法,針對(duì)實(shí)例事件進(jìn)行選擇恰當(dāng)?shù)乃惴ǎ?br>
b.)如果是該實(shí)例所畫(huà)出節(jié)點(diǎn)圖形結(jié)構(gòu)復(fù)雜且節(jié)點(diǎn)數(shù)目多,我們可采用近似推理算法去研究,具體實(shí)施起來(lái)最好能把復(fù)雜龐大的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行化簡(jiǎn),然后在與精確推理相結(jié)合來(lái)考慮。

在日常生活中,人們往往進(jìn)行常識(shí)推理,而這種推理通常是不準(zhǔn)確的。例如,你看見(jiàn)一個(gè)頭發(fā)潮濕的人走進(jìn)來(lái),你認(rèn)為外面下雨了,那你也許錯(cuò)了;如果你在公園里看到一男一女帶著一個(gè)小孩,你認(rèn)為他們是一家人,你可能也犯了錯(cuò)誤。在工程中,我們也同樣需要進(jìn)行科學(xué)合理的推理。但是,工程實(shí)際中的問(wèn)題一般都比較復(fù)雜,而且存在著許多不確定性因素。這就給準(zhǔn)確推理帶來(lái)了很大的困難。很早以前,不確定性推理就是人工智能的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。盡管許多人工智能領(lǐng)域的研究人員引入其它非概率原理,但是他們也認(rèn)為在常識(shí)推理的基礎(chǔ)上構(gòu)建和使用概率方法也是可能的。為了提高推理的準(zhǔn)確性,人們引入了概率理論。最早由JudeaPearl于1988年提出的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(BayesianNetwork)實(shí)質(zhì)上就是一種基于概率的不確定性推理網(wǎng)絡(luò)。它是用來(lái)表示變量集合連接概率的圖形模型,提供了一種表示因果信息的方法。當(dāng)時(shí)主要用于處理人工智能中的不確定性信息。隨后它逐步成為了處理不確定性信息技術(shù)的主流,并且在計(jì)算機(jī)智能科學(xué)、工業(yè)控制、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域的許多智能化系統(tǒng)中得到了重要的應(yīng)用。

貝葉斯理論是處理不確定性信息的重要工具。作為一種基于概率的不確定性推理方法,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在處理不確定信息的智能化系統(tǒng)中已得到了重要的應(yīng)用,已成功地用于醫(yī)療診斷、統(tǒng)計(jì)決策、專(zhuān)家系統(tǒng)、學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)等領(lǐng)域。這些成功的應(yīng)用,充分體現(xiàn)了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是一種強(qiáng)有力的不確定性推理方法。

關(guān)鍵詞:特性,網(wǎng)絡(luò)

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