贝叶斯网络推理算法研究

的搜 索算 法 。基 于簇 的搜 索方法被证 实较好地用 于 解决 Ｔ Ｐ问题 。这种 方 法 的 主要 优 势 在 于 不会 陷 Ｓ
收稿 日期 ：２ １ ０ ０—１ ２ ０— １
指数级 的 ， 要从这些 可 能存 在 的网 络结 构空 间中搜
索 出最 优的网络结 构也 是很 难 的 。当 ｎ＝１ ０时 ， 需 要搜索 的模 型个数就 已经达 到约 为 ４ １ １ １ ， ． ７ ０ ８ 可
ｍｏ ｆ ｃｅ ｔ ｅ ｉ ｒ ｅ ｉｎ ．
Ｋｅ ｏ ｄ ：Ｂ ｙｓ ｎｎ ｔｏｋ ； ｒｂｂｌｔ ｆｒ ｃ ； ｌ ｔ ｅｒ ；ｕ ｃｏ ｅ ｙｗ ｒ ｓ ａｅｉ ｅ ｒｓ ｐｏ ａｉｓｃｉ ｅｅ ｅ ｃ ｓ ｒ ｏ ｊｎ ｔ ｎｔ ｅ ａ ｗ ｉｉ ｎ ｎ ｕ ｅｔ ｙ ｈ ｉ ｒ
２ １ 牟第２ ０１ 期
中 图分 类 ｑ ：Ｐ ８ － １３ Ｔ 文献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ： ０ ２ ５ （０ １０ Ｏ９ ｏ １ ９— ５ ２ ２ １ ）２一 ＯＯ— ３ ０
贝 叶 斯 网 络 推 理 算 法 研 究
樊 宁
（ 械 工程 学 院 ， 家 庄 ０ｏ ｏ ） 军 石 ５ｏ ３
式 可知 ， 个变 量 构成 的贝 叶斯 网络 结构 的数 目是 ｒ ｔ
域 中对分 子和原子 的处理 ， 在近代 ， 结构在许 而 团簇 多领域得 到 了广 泛 的应 用 ， 括模 式 识 别 ， 据 分 包 数 析， 图像处理 等 。许 多学者都在这 方面做 出了研究 ，
旨在 发现能够 用于更 好 聚类 方 法 的簇结 构 ， 同的 不 网络 拓扑结构 对于分簇算 法都是不 同的 。人工智 能 越来 越多地研究 这种 方 法 ， 之成 为 一种 较 为优 秀 使
ｄａｎ ｓ ｎ ｔｅｒ ｒａｏ ｉｇ ａ ｐｏ ｒ ｔ ｆｒ ｓ ｌ ｅ ｅｗ ｒ ｓ ｕ ｔｒ ， ｃ ｌ ｆ ｃ ｖ ｌ ｐ ｅ ｐ ｉｇ ｏ ｉ ｉ ｈ ｉ ｅ ｓｎｎ ｐ ｒｐｉ ｅ ｏ ｉ ｉ ｄ ｎ ｔｏ ｋ ｔ ｃ ｅ ｓ ａ ｍｐ ｆ ｉ ｒ ｕ ａ ｅ ｅ ｔ ｅｙ ｓ ｅ ｄ ｕ ｌ ｉ
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１ 分 簇搜 索算 法基 本 思想
用 于故障诊断 的贝叶斯 网络 的结构是非 常复杂 的， 并且 由于其 结构 的复 杂性 致使 故 障诊 断 推理 也 非常复杂 ， 因此 ， 通过 贝 叶斯 网络 结 构学 习 ， 寻找 一 个与训练数据 拟合度高且 网络复杂性 相对较低 的网 络结构成为一个 非常有意义 和研究价值 的问题 。 由
０ 引言
现代 大型复杂 系统 的贝叶斯 网络结构也是 庞大 复杂 的 ， 于诊 断 推理 存在 困难 。 因此在 进行 诊 断 对
推理前 ， 应适 当地对 其 网络 结构 进行 简 化 。本 文采
见搜索空 间太大 ， 为了缩小搜索 空间 ， 效地 找到最 有 优解 ， 一个较好 的搜索 算法就非 常必要 。
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用分簇 优化联合 树算法对 贝叶斯 网络结 构进行简化 处理及推理运算 ， 面介 绍分簇 优 化联 合 树算 法及 下 其用 于网络参数 学习及诊断推 理算法 。
贝叶斯 网络结构 的学 习实际就是 优化搜索 的问 题 。基 于分簇 的优化搜索 方法就是将 问题节点划 分 为 团簇 结构 。团簇 结构思想最 早用 于物理和化学领
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摘
要 ：大型复杂 贝叶斯 网络 的诊 断推 理 存在 困难 ，在 其推 理诊 断之 前对 网络 结 构进行 适 当的
简化，可以有效地加快诊断推理速度。采用分簇联合树算法实现对网络结构的简化与推理。主
要介 绍 了分簇搜 索算法的基 本 思想 、 实现 步骤 及联 合树 推 理 算 法 ，并 将 它们 结合使 用 ，使 贝叶
斯 网络 的 简化推理 更有效 。
百度文库
关键词 ：贝叶斯 网络 ； 概率推理 ； 分簇理 论 ； 合树 联
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｎ ｅ ｅ ｃ ｌ ｏ ｉｈ ｉ ｙ ｓａ ｅ ｗｏ ｋ ｓ ａ ｃ ｎ ｉ ｆ ｒ ｎ ｅ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｎ Ｂａ ｅ ｉ ｎ ｎ ｔ ｒ
Ｆ ＡＮ ｎ Ｎｉ ｇ
ｓｒ ｃｕ ｅ ａ ｄ ｎ ｅ ｎ ｅ ｉ ｅ ｅ ｔｄ． Ｃｌ ｓｅ ｎ ｌｏ ｔｍ ｉｔｏ ｕ ｅ ｔ ｅ ｂ ｓｃ ｄ ａ ｔｕ ｔｒ ｎ ｉ ｒ ｃ ｓ ｐｒｓ ｎｅ ｆ ｅ ｕ ｔｒ ｇ ａ ｇ ｒｈ ｉ ｉ ｎ ｒ ｄ ｃ ｓ ｈ ａ ｉ ｉｅ ｓ， ｉ ｌｍ ｅ ｔｔｏ ｍｐ ｅ ｎ ａ ｎ ｉ