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1引言 贝叶斯网络是有向无环图.它是一种概率推理技术,能从不完全、不精确或不确定的知识和信息中作出推理.主观贝叶斯网络引入了主观贝叶斯方法,成功地解决了在实际应用中的诸多困难. 相似文献
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战场态势估计是指挥决策的基础,如何进行合理的态势估计是当前战场指挥系统中最重要的组成部分;作为一种知识表示和进行概率推理的框架,贝叶斯网络在具有内在不确定性的推理和决策问题中得到了广泛的应用;因果推理是态势估计中的一个重要环节,用贝叶斯网络找出态势假设和事件之间的潜在关系,正是态势估计所需完成的功能;根据态势与事件之间不同的连接关系建立态势估计的贝叶斯网络模型,介绍贝叶斯网络推理算法和步骤,并给出实例仿真;结果表明,将贝叶斯网络用于态势估计,能够进行推理得到完整的战场态势信息,为决策提供依据。 相似文献
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贝叶斯网络是上世纪80年代发展起来的一种概率图形模型,它提供了不确定性环境下的知识表示、推理、学习手段,可以完成决策、诊断、预测、分类等任务,已广泛应用于数据挖掘、语音识别、工业控制、经济预测、医疗诊断等诸多领域。然而由于贝叶斯网络的推理和贝叶斯网络的学习问题都是NP难的,其实际应用受到很大限制。贝叶斯网络推理是利用它进行决策、诊断、分类、预测等应用的基础,其本质任务是计算边缘概率分布。当网络比较复杂时,推理将变得不可行。多模块的贝叶斯网络(MSBN)从简化模型本身出发,对贝叶斯网络进行了扩展。我们则提出了一种用于MSBN中的近似推理算法,这些都大大拓宽了贝叶斯网络的应用领域。 相似文献
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用于态势评估中因果推理的贝叶斯网络 总被引:4,自引:0,他引:4
1 引言贝叶斯网络是由R.Howard和J.Matheson于1981年提出来的,它主要用来表述不确定的专家知识。后来经过J.Pearl,D.Heckerman等人的研究,贝叶斯网络的理论及算法有了很大的发展。作为一种知识表示和进行概率推理的框架,贝叶斯网络在具有内在不确定性的推理和决策问题中已经得到了广泛的应用,例如概率专家系统、计算机视觉和数据挖掘等。 相似文献
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提出了一种基于贝叶斯网络的健壮社团挖掘算法,通过对每个普通社团分别构建贝叶斯网络,并根据条件概率表和证据信息进行推理,得到贝叶斯网络中每个节点隶属于健壮社团的后验概率以提取健壮社团。实验结果证明了该方法对健壮社团发现的有效性。 相似文献
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作为一种知识推理和进行概率推理的框架,贝叶斯网络在具有内在不确定性和决策问题中得到了广泛的应用。因果推理是态势评估中的一个重要环节,用贝叶斯网找出态势假设和事件之间的潜在关系,正是态势评估所需完成的功能。根据态势与实践之间不同的连接关系建立了态势评估的贝叶斯网络模型,并分别介绍了相应的信息传播算法,最后一个实例来说明该网络的计算过程。 相似文献
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基于贝叶斯网络的海上目标识别 总被引:6,自引:0,他引:6
贝叶斯分类器是使错误分类概率最小的最优方法,但必须具备先验知识,计算量也很大,从而增加了实时应用的复杂性。提出基于贝叶斯网络海上目标识别,结合贝叶斯网络对不确定事件强的推理作用,以及贝叶斯理论的数学基础,应用图形模式,使得计算量大大简化,降低了实用的复杂性。 相似文献
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贝叶斯网络作为一种知识表示和进行概率推理的方法,在不确定性推理决策问题中得到了广泛的应用.针对态势评估系统需要对大量不确定性知识进行处理的情况,利用贝叶斯网络技术,结合博弈论的思想,提出了一种博弈融合态势评估的新算法,并以一个实例来说明该算法计算过程的可行性,指出了贝叶斯网络在实际应用中存在的问题. 相似文献
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肖秦琨 《计算机技术与发展》2005,15(10)
贝叶斯分类器是使错误分类概率最小的最优方法,但必须具备先验知识,计算量也很大,从而增加了实时应用的复杂性.提出基于贝叶斯网络海上目标识别,结合贝叶斯网络对不确定事件强的推理作用,以及贝叶斯理论的数学基础,应用图形模式,使得计算量大大简化,降低了实用的复杂性. 相似文献
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作为一种统一的概率推理结构,贝叶斯网络可以用来表示变量集之间概率的依赖性.文章从防范攻击的角度审视无线局域网安全评估问题,提出了基于贝叶斯网络方法的无线局域网安全风险评估,通过风险因素的识别,结合无线局域网的特点,提出了风险评估的具体办法. 相似文献
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高速铁路控制系统的安全性评估非常重要,引入贝叶斯网络技术,充分利用传统事件树、故障树的分析优势,将事件树中各安全环节的故障树分别转化为贝叶斯网络,并按逻辑关系最终融合为一张完整的贝叶斯网.通过整合的贝叶斯网络不仅可以分析列控系统的安全性,同时还能得出其他有用的概率推理信息. 相似文献
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概率图模型推理方法的研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来概率图模型已成为不确定性推理的研究热点,在人工智能、机器学习与计算机视觉等领域有广阔的应用前景.根据网络结构与查询问题类型的不同,系统地综述了概率图模型的推理算法.首先讨论了贝叶斯网络与马尔可夫网络中解决概率查询问题的精确推理算法与近似推理算法,其中主要介绍精确推理中的VE算法、递归约束算法和团树算法,以及近似推理中的变分近似推理和抽样近似推理算法,并给出了解决MAP查询问题的常用推理算法;然后分别针对混合网络的连续与混合情况阐述其推理算法,并分析了暂态网络的精确推理、近似推理以及混合情况下的推理;最后指出了概率图模型推理方法未来的研究方向. 相似文献