贝叶斯网络与情景构建的结合

关信息，对历史案例进行搜索，参考历史案例对新案例进
行求解。
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贝叶斯网络与情景构建的相关问题
二、基于案列推理的贝叶斯网络
案列推理一般由以下四个部分内容组成： （1）案列匹配： 基于已有的新案例的有关数据信息，对案列库中的历史案 例进行匹配，从而得到相似的历史案例。 （2）案例复用： 对案例匹配所得到的相似历史案例进行分析，基于其中最 相似的案例进行新案例求解，以达到重复使用案例的目的。
图9
子节点的添加
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四、模型修正方法
图8
父节点的添加 （无父节点）
图9
父节点的添加（有父节点）
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补充：基于贝叶斯网络的情景构建框架理解
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贝叶斯网络与情景构建的相关问题
谢谢
请批评指正！
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二、基于案列推理的贝叶斯网络
案列推理一般由以下四个部分内容组成： （3）案例修正： 当案例匹配所得到的案列无法直接应用于当前新案例的求 解中时，则需对相似案例进行修正，使其满足要求。 (4)案例保存： 将当前新案例以一定的案例表示方法储存到案例库中，以 不断增强案列库的实用性。
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二、基于案列推理的贝叶斯网络
图2
案例推理的工作流程 中国安全生产科学研究院
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二、基于案列推理的贝叶斯网络
图3
基于案例推理的贝叶斯网络建模流程 中国安全生产科学研究院
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三、案列匹配方法
案列匹配的思想是通过一定的算法，计算历史案例和新案例 的相似程度，以相似程度最高的案列作为匹配结果。 对于某一领域的模型来说，案例之间的相似程度可以近似 的通过计算相同节点的数目得到，即节点相似程度高的两个模 型具有相似的贝叶斯网络结构。
S (Cold , Cnew ) 0
即两个案例的相似度为0
D(Cold , Cnew )
Rd R
式中：D ——两个案例之间的偏离度；
R ——历史案例中的节点数目； Rd ——存在于历史案例中但不存在于当前新案例中的节点数目，
且 Rd R ns ms 。
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q e
——查询节点的权重系数；
——证据节点的权重系数。且
q e 1
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三、案列匹配方法
若历史案例包含了当前新案例中所有的节点，则有
S (Cold，Cnew ) 1 即两个案例的相似度为100%；
若历史案例没有包含当前新案例中的任何节点，则有
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三、案列匹配方法
案列相似度计算方法：
ns ms S (Cold , Cnew ) q e n m
式中： C ——历史案列； old
C new ——当前新案列； S ns n ms m
——两个案例之间的相似程度； ——两个案例相同查询节点的数目； ——当前新案列中查询节点的数目； ——两个案例相同证据节点的数目； ——当前新案例中证据节点的数目；
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基于贝叶斯网络的突发事件 情景构建
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基于知识的贝叶斯网络
基于案列推理的贝叶斯网络
案列匹配方法
模型修正方法
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一、基于知识的贝叶斯网络
基于知识的贝叶斯网络建模方法的核心思想是基于知识库，
四、模型修正方法
（ 3 ）细分和泛化方法： 贝叶斯网络进行融合和剪 枝后，为了提高最终贝叶 斯网络模型与当前新案例 的相似程度，需要根据实
际情况对贝叶斯网络进行
细分和泛化，即节点的添 加、分解和合并。
图7
节点的分解和合并
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四、模型修正方法
图8
节点的wenku.baidu.com加
三、案列匹配方法
图 4 贝 叶 斯 网 络 模 型 匹 配 流 程
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四、模型修正方法
典型的贝叶斯模型修正方法包括：融合方法、剪枝方法、细 分和泛化方法等。 （1）融合方法：设需要进行贝叶斯网络融合的两个候选案例 的贝叶斯网络分别为 A和B,将B融合到A中（即将B中的各个节 点加入到A中），如图5所示。
图5
案列融合示意图 中国安全生产科学研究院
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四、模型修正方法
（ 2 ）剪枝方法：根据已有 的证据和查询信息，删除 与当前案例无关的节点及 相应的路径，从而降低贝 叶斯网络的复杂度，提高
贝叶斯网络支持效率，如
图6所示。
图6 案列剪枝示意图
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使用推理构建贝叶斯网络模型。
基于知识的贝叶斯网络建模过程流程：
面对不同的突发事件，通过人机界面（ HMI ）输入应急
决策支持所需问题的描述，推理机基于知识库进行推理并 构建针对当前突发事件应急决策支持问题的贝叶斯网络模
型，再通过一定的模型修改得到最终的贝叶斯模型。其中，
知识库中存储的是基于相关领域专家经验知识的规范化知 识信息。
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一、基于知识的贝叶斯网络
图1
基于知识的贝叶斯网络建模流程 中国安全生产科学研究院
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二、基于案列推理的贝叶斯网络
基于知识的建模方法主要使用的是基于规则的推理方
式，但是，使用规则推理进行建模时，每次都需要对知识
库中的所有规则知识信息遍历一次，当面对复杂问题时， 建模效率很低。 为了克服基于知识的建模方法的不足之处，可以使用 案列推理的方法。案例推理的基本思想：基于新案列的有