贝 叶 斯 网 络 扩 展 研 究 综 述

贝叶斯网络是一种能够对复杂不确定系统进行推理和建模的有效工具,广泛用于不确定决策,数据分析以及智能推理等领域.由于理论和实际的需要,贝叶斯网络不断扩展,出现了各种模型和研究方法 .为此,综述了贝叶斯网络在不同领域的扩展模型以及在不同理论框架下的进展,并展望了未来的几个发展方向.

     

基于贝叶斯网络的大型建设工程项目风险评估

针对大型建设工程项目风险评估过程中存在的困难,提出了基于贝叶斯网络的大型建设工程项目风险评估方法。该方法以建设工程项目的历史数据为基础,结合专家知识,采用贝叶斯网络对风险事件发生的概率进行推理,并对风险事件的重要程度加以评价。最后以某大型场馆建设项目为例,应用该方法进行风险评估。结果验证了该方法的客观准确性。     

基于GMDH的卷烟工艺参数-指标关系模型研究

通过对烟草加工中工艺参数与质量指标之间的关系研究,提出采用自组织数据挖掘方法建立相应的关系模型,并利用该模型预测质量指标取值。通过与多元线性回归模型的预测值对比,证明了该方法的有效性。