贝叶斯网络的推理和学习
【摘要】：近五年来,图模型领域的研究取得了瞩目的进展。其中,贝叶斯网络[1]作为一个描述、学习、计算复杂条件下概率分布的决策分析工具,被应用到众多领域。在模式识别领域,图模型的方法已经被应用到诸如计算机视觉, HCI,生物信息学等。图模型为这些领域提供了有力的贝叶斯方法的计算支持。图模型包括一些已被我们所知的工具, 如马尔科夫随机场,隐马尔科夫模型,Kalman滤波。更为重要的是,图模型使在形式上为归纳这些工具成为可能,并可以根据推论及学习的需要,进行概率表述及相关算法的设计。本文着重讲述贝叶斯网络及动态贝叶斯网络研究的进展及其的推理及学习算法。
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林士敏;田凤占;陆玉昌;;贝叶斯学习、贝叶斯网络与数据采掘[J];计算机科学;2000年10期 |
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田凤占,张宏伟,陆玉昌,石纯一;多模块贝叶斯网络中推理的简化[J];计算机研究与发展;2003年08期 |
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李俭川,胡茑庆,秦国军,温熙森;基于故障树的贝叶斯网络建造方法与故障诊断应用[J];计算机工程与应用;2003年24期 |
| 4 |
李伟生,王宝树;基于贝叶斯网络的态势评估[J];系统工程与电子技术;2003年04期 |
| 5 |
孔德华,王锁柱;贝叶斯网络在适应性E-Learning系统中的应用[J];山西师范大学学报(自然科学版);2005年02期 |
| 6 |
罗海蛟;一种贝叶斯网络结构学习的优化策略[J];自动化技术与应用;2005年05期 |
| 7 |
闫志勇,李明,倪劲峰,周学海;贝叶斯网络在自适应教育超媒体中的应用[J];计算机工程与应用;2002年08期 |
| 8 |
程岳,王宝树,李伟生;贝叶斯网络在态势估计中的应用[J];计算机工程与应用;2002年23期 |
| 9 |
刘军;基于贝叶斯网络的Web访问模式挖掘模型系统[J];成都信息工程学院学报;2004年01期 |
| 10 |
王秀坤,张少中,杨南海;改进的EM算法及其在防洪决策中应用[J];大连理工大学学报;2004年03期 |
| 11 |
赵进晓;肖飞;;一种基于贝叶斯网络的模型诊断方法[J];计算机科学;2009年01期 |
| 12 |
郭文强;高晓光;任佳;肖秦琨;;基于图模型自主优化的多无人机多目标攻击[J];系统工程与电子技术;2010年03期 |
| 13 |
李俭川,陶利民,胡茑庆,温熙森;设备智能故障诊断与维修支持技术研究[J];仪器仪表学报;2002年S1期 |
| 14 |
刘伟娜;霍利民;王建杰;;联合树算法的研究与改进[J];中国科技信息;2006年04期 |
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黄茗云;王英龙;张洪亮;;贝叶斯网络在软件可信性评估指标体系中的应用[J];信息技术与信息化;2008年06期 |
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梁燕;;贝叶斯网络在探究式网络教学中的应用[J];科技资讯;2010年24期 |
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胡玉鹏,陈治平,林亚平,李军义;贝叶斯缺陷分析模型及其在软件测试中的应用[J];计算机应用;2005年04期 |
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谢苑;丁爽;;电子商务环境下新型信任管理模型[J];电脑知识与技术;2010年07期 |
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王玮,陈恩红,王煦法;基于贝叶斯方法的知识发现[J];小型微型计算机系统;2000年07期 |
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张润梅,王浩,姚宏亮,方宝富;一种基于影响图的决策方法及在RoboCup中的应用[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2004年04期 |
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