收藏本站
《合肥工业大学》 2011年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

贝叶斯网络结构学习及其应用研究

胡春玲  
【摘要】:现实世界中存在着大量的不确定性现象,建立有效的模型是对不确定性问题正确决策的关键。针对问题领域中变量之间的不确定性关系,贝叶斯网络提供了一种紧凑、直观且有效的图形表达方式。建立高效稳定的贝叶斯网络学习算法是贝叶斯网络走向应用的关键所在,多年来,贝叶斯网络学习及其应用一直是国内外研究的热门课题。本文在对贝叶斯网络的国内外研究现状进行全面分析的基础上,针对结构学习目前所面临的收敛速度慢和可能收敛于局部最优两大主要问题,对数据完备和数据缺失两种情况下的贝叶斯网络结构学习进行了研究,并进一步地对贝叶斯网络在灵敏度分析和频繁模式挖掘中的应用进行了研究。全文主要内容如下: 1.贝叶斯网络的结构学习研究 ①数据完备情况下贝叶斯网络的结构学习:研究发现MCMC方法抽样过程产生的马尔可夫链具有各态遍历性,并能保证最终收敛于平稳分布,因而具有良好的精度。 MHS是最常用的MCMC方法之一,但MHS算法抽样过程的融合性差,收敛速度较慢。本文从初始值、建议分布和对网络子结构的抽样三个方面对MHS抽样算法进行改进,提出了一种贝叶斯网络结构学习算法PCMHS,该算法同时进行多个MHS抽样,构建多条并行的收敛于Boltzmann分布的马尔可夫链。算法PCMHS首先基于节点之间的互信息,进行所有马尔可夫链的初始化,在其迭代过程中,算法PCMHS基于并行的上一代抽样的样本总体得到产生下一代个体的建议分布,并通过同时对网络中弧和子结构的抽样产生下一代个体。算法PCMHS能收敛于网络结构的平稳分布,因而具有良好的学习精度,而该算法又通过使其初始分布和建议分布近似于其平稳分布,有效地提高了抽样过程的收敛速度。在标准数据集上的实验结果也验证了算法PCMHS的学习效率和学习精度明显优于经典算法MHS和PopMCMC。 ②数据缺失情况下贝叶斯网络的结构学习:针对数据缺失严重情况下,具有缺失数据的贝叶斯网络结构学习方法存在的学习效率偏低和易于陷入局部最优等问题,本文建立了一种具有缺失数据的贝叶斯网络结构学习算法BC-ISOR,该算法基于界定折叠方法从缺失数据集学习不同变量子集的概率分布,然后基于依赖分析方法进行网络结构的学习。针对属性个数不超过30的数据集,算法BC-ISOR可以通过一遍扫描数据集得到所有已经发生的实例数和可能的实例数,其对缺失数据的处理效率与数据的缺失率无关,并通过在结构学习的过程中采用启发式切割集搜索算法和在冗余边检验之前识别出所有的边的方向来降低条件独立性检验的次数和阶数,因而具有良好的学习性能。在标准数据集上的实验结果表明该算法具有良好的学习效率和学习精度。 2.贝叶斯网络的应用研究 学习贝叶斯网络的目的是基于贝叶斯网络的推理开展贝叶斯网络的应用研究。 ①贝叶斯网络的灵敏度分析:贝叶斯网络的灵敏度分析基于连接树推理算法,主要包括证据重要性分析和参数灵敏度分析。Shafer-Shenoy和Hugin算法设计了两种不同的基于连接树的推理分析算法的消息传播方式,相比于Shafer-Shenoy算法,Hugin算法具有较高的推理分析效率,但在邻接树中存在零因子的情况下不能保证能够通过局部计算进行灵敏度分析,针对这一问题,本文通过在Hugin算法的消息传播过程中引入零因子标志位和零因子处理机制,提出了一种用于进行灵敏度分析的Hugin算法的改进算法R-Hugin,并从理论和实验两个方面证明了R-Hugin算法的正确性和有效性。 ②基于贝叶斯网络的频繁模式发现:本文采用贝叶斯网络表示领域知识,提出一种基于领域知识的频繁项集和频繁属性集的兴趣度计算和剪枝方法BN-EJTR,其目的在于发现当前领域知识不一致的知识,以解决频繁模式挖掘所面临的有趣性和冗余问题。针对兴趣度计算过程中批量推理的需求,BN-EJTR提供了一种基于扩展邻接树消元的贝叶斯网络推理算法,用于计算大量项集在贝叶斯网络中的支持度,同时BN-EJTR提供了一种基于兴趣度阈值和拓扑有趣性的剪枝算法,实验结果表明:与同类方法相比方法BN-EJTR具有良好的时间性能,而且剪枝效果明显,分析发现经过剪枝后的频繁属性集和频繁项集相对于领域知识符合有趣性要求。
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP18

手机知网App
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前9条
1 霍利民,朱永利,范高锋,刘军,苏海锋;一种基于贝叶斯网络的电力系统可靠性评估新方法[J];电力系统自动化;2003年05期
2 宫秀军,刘少辉,史忠植;一种增量贝叶斯分类模型[J];计算机学报;2002年06期
3 胡学钢;胡春玲;;一种基于依赖分析的贝叶斯网络结构学习算法[J];模式识别与人工智能;2006年04期
4 宫秀军,史忠植;基于Bayes潜在语义模型的半监督Web挖掘[J];软件学报;2002年08期
5 黄名选;严小卫;张师超;;基于矩阵加权关联规则挖掘的伪相关反馈查询扩展[J];软件学报;2009年07期
6 邓勇,施文康,陈良州;基于模型诊断的贝叶斯解释及应用[J];上海交通大学学报;2003年01期
7 李伟生,王宝树;实现规划识别的一种贝叶斯网络[J];西安电子科技大学学报;2002年06期
8 李俭川,陶俊勇,胡茑庆,温熙森;基于贝叶斯网络的智能故障诊断方法[J];中国惯性技术学报;2002年04期
9 雷耀山,史定华,王翼飞;基因调控网络的生物信息学研究[J];自然杂志;2004年01期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 赖英旭;杨震;;改进贝叶斯算法在未知恶意软件识别中的研究[J];北京工业大学学报;2011年05期
2 柳永坡;金茂忠;贾晓霞;刘雪梅;;基于BBN的故障定位技术[J];北京航空航天大学学报;2009年10期
3 安实;龙江;;基于贝叶斯网络的卫星型号系统状态评估模型[J];北京理工大学学报;2010年05期
4 王利;张喜平;郭林;;增量式知识获取算法综述[J];重庆邮电大学学报(自然科学版);2007年S1期
5 赵越;茹婷婷;;贝叶斯网络结构学习方法新探[J];长春大学学报;2011年06期
6 荣腾中;刘朝林;徐旺;;多维复杂分布的MCMC抽样[J];重庆理工大学学报(自然科学版);2010年08期
7 高印寒;张新;杨开宇;宋卫东;谭艳军;;贝叶斯法在电子器件可靠性指标估计中的应用[J];测试技术学报;2006年04期
8 尹晓伟;钱文学;谢里阳;;贝叶斯网络在机械系统可靠性评估中的应用[J];东北大学学报(自然科学版);2008年04期
9 孙铁利;赵隽;杨凤芹;吴迪;;一种基于相对特征的文本分类算法[J];东北师大学报(自然科学版);2010年01期
10 蔡涛;段善旭;康勇;;电力电子系统故障诊断技术研究综述[J];电测与仪表;2008年05期
中国重要会议论文全文数据库 前9条
1 李姗琦;孙永宣;高隽;谢昭;;层次Dirichlet过程模型下的目标分析与识别[A];2011中国仪器仪表与测控技术大会论文集[C];2011年
2 张东娜;彭宏;吴铁峰;;一种基于粗集与贝叶斯分类器的中文网页分类方法[A];第一届全国Web信息系统及其应用会议(WISA2004)论文集[C];2004年
3 ;A Collaborative Method for the Localization of Wireless Sensor Network[A];2009中国控制与决策会议论文集(3)[C];2009年
4 赖英旭;李征;;未知病毒检测技术的研究[A];2006年全国理论计算机科学学术年会论文集[C];2006年
5 马后锋;樊兴华;;一种改进的增量贝叶斯分类算法[A];2007'仪表,自动化及先进集成技术大会论文集(一)[C];2007年
6 彭怡;寇纲;;基于领域知识的数据挖掘理论框架研究[A];第三届(2008)中国管理学年会论文集[C];2008年
7 黄名选;;基于正负关联规则挖掘的局部反馈查询扩展[A];第六届全国信息检索学术会议论文集[C];2010年
8 张长利;左万利;彭涛;赫枫龄;彭钊;邵慧勇;;基于无监督聚类的PU文本分类方法[A];第二十五届中国数据库学术会议论文集(二)[C];2008年
9 彭小明;辛阳;;基于增量贝叶斯算法的主题爬虫的设计与实现[A];第九届中国通信学会学术年会论文集[C];2012年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 刘雪梅;服务器端软件性能分析和诊断方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 李强;数据挖掘中关联分析算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 徐红林;基因调控网络的建模及其结构分解方法研究[D];江南大学;2010年
4 徐兆华;基因芯片数据统合分析方法的若干拓展[D];浙江大学;2010年
5 孙韶杰;模糊图像中感兴趣信息的盲复原方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
6 杨媛;高速铁路供电系统RAMS评估的研究[D];北京交通大学;2011年
7 孙晶涛;基于内容的垃圾邮件过滤技术研究[D];兰州理工大学;2010年
8 田彦;基于视频的人体姿势预测与跟踪[D];北京邮电大学;2011年
9 高雅田;基于MAS的数据挖掘模型自动选择方法研究[D];东北石油大学;2011年
10 田隽;基于粒子滤波的视频目标跟踪算法的研究[D];中国矿业大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杨业强;MIMO-OFDM系统天线选择技术的研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 伍红亮;基于最小风险的贝叶斯邮件过滤算法研究[D];华南理工大学;2010年
3 李英伟;基于增量改进贝叶斯领域问句分类研究[D];昆明理工大学;2009年
4 杨海南;基于语义词典和局部分析的查询扩展研究[D];武汉理工大学;2010年
5 吴海伟;继电保护状态检修若干问题的研究[D];浙江大学;2011年
6 李慧;基于贝叶斯分类方法的中文问句分类研究[D];石家庄铁道学院;2010年
7 金泸均;智能视频监控中的人体目标跟踪研究[D];电子科技大学;2011年
8 王辉;计及分布式电源的配电系统可靠性评估[D];河北农业大学;2011年
9 郭倩倩;贝叶斯网络在配电系统可靠性评估中的应用研究[D];河北农业大学;2011年
10 施轶青;监督学习下的贝叶斯分类器研究[D];西安电子科技大学;2011年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 杨定新,陶利民,陶俊勇,温熙森;捷联惯导系统电路故障诊断的故障树分析法[J];航空电子技术;1999年04期
2 李晓黎,刘继敏,史忠植;概念推理网及其在文本分类中的应用[J];计算机研究与发展;2000年09期
3 谭义红,林亚平;向量空间模型中完全加权关联规则的挖掘[J];计算机工程与应用;2003年13期
4 黄名选;严小卫;张师超;;查询扩展技术进展与展望[J];计算机应用与软件;2007年11期
5 刘志强;因果关系,贝叶斯网络与认知图(英文)[J];自动化学报;2001年04期
6 刘刚,杨世凤,马跃进,邝朴生;设备故障诊断步骤优化的研究[J];农业工程学报;1997年04期
7 宫秀军,史忠植;基于Bayes潜在语义模型的半监督Web挖掘[J];软件学报;2002年08期
8 崔航,文继荣,李敏强;基于用户日志的查询扩展统计模型[J];软件学报;2003年09期
9 傅军,贺炜,阎建国,张洪才;贝叶斯网络在柴油机动力装置故障诊断中的应用[J];上海海运学院学报;2001年03期
10 别朝红,王秀丽,王锡凡;复杂配电系统的可靠性评估[J];西安交通大学学报;2000年08期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 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
2 王辉,张剑飞,王双成;基于预测能力的贝叶斯网络结构学习[J];东北师大学报(自然科学版);2005年01期
3 王双成;基于结点排序的贝叶斯网络结构学习[J];计算机工程与应用;2005年18期
4 黄解军,万幼川,潘和平;贝叶斯网络结构学习及其应用研究[J];武汉大学学报(信息科学版);2004年04期
5 李玮玮;王建东;方黎明;丁建立;;基于遗传禁忌算法的贝叶斯网边定向方法[J];计算机工程;2009年12期
6 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
7 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
8 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
9 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
10 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
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 宫义山;钱娜;;贝叶斯网络结构在线学习算法及应用[A];科学发展与社会责任(A卷)——第五届沈阳科学学术年会文集[C];2008年
2 马海军;黄德镛;唐立建;;采空区顶板事故动态贝叶斯模型研究[A];2010'中国矿业科技大会论文集[C];2010年
3 黄桂松;;一种基于贝叶斯网络的业务驱动认知网络实现方法[A];江苏省电子学会2010年学术年会论文集[C];2010年
4 董杰;刘春红;李峰;李素芳;王传跃;;基于贝叶斯网络在双相抑郁的静息态网络间关系研究[A];中华医学会精神病学分会第九次全国学术会议论文集[C];2011年
5 杨卓鹏;郑恒;薛峰;任立明;;基于蒙特卡洛--贝叶斯网络方法的卫星地面站可用性分析[A];第二届中国卫星导航学术年会电子文集[C];2011年
6 朱宏博;张芊;赵海;宋纯贺;;基于贝叶斯网络英文电影对白的潜在语义分析[A];第八届沈阳科学学术年会论文集[C];2011年
7 李立志;;基于贝叶斯网络的冠心病血瘀证辨证分析[A];2010中国医师协会中西医结合医师大会摘要集[C];2010年
8 沈海峰;梁曼君;;基于贝叶斯网络的数据挖掘技术[A];全国第十四届计算机科学及其在仪器仪表中的应用学术交流会论文集[C];2001年
9 王鹏;刘震;潘瑾;程尊平;汪卫;施伯乐;;OSBNC:一种快速贝叶斯网络分类算法[A];第二十届全国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2003年
10 戴芹;马建文;欧阳赟;;遥感数据处理中引入贝叶斯网络的基本问题研究[A];第十五届全国遥感技术学术交流会论文摘要集[C];2005年
中国重要报纸全文数据库 前6条
1 刘冰;果树根吸湿法补充微量元素[N];山西科技报;2001年
2 ;走近无线ATM局域网[N];人民邮电;2002年
3 朱星;果树补施微肥四法[N];新疆科技报(汉);2007年
4 赵莹花 夏树良;凹印油墨的配方设计[N];中国包装报;2004年
5 核工业计算机应用研究所研究员 王德安;如何选择64位服务器(一)[N];网络世界;2001年
6 本报记者 于翔;多元管理防范金融风险[N];网络世界;2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张少中;基于贝叶斯网络的知识发现与决策应用研究[D];大连理工大学;2003年
2 李俭川;贝叶斯网络故障诊断与维修决策方法及应用研究[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2002年
3 刘思远;信息融合和贝叶斯网络集成的故障诊断理论方法及实验研究[D];燕山大学;2010年
4 华斌;贝叶斯网络在水电机组状态检修中的应用研究[D];华中科技大学;2004年
5 胡文斌;基于多Agent的分布式智能群决策支持系统关键技术研究[D];武汉理工大学;2004年
6 胡春玲;贝叶斯网络结构学习及其应用研究[D];合肥工业大学;2011年
7 洪净;中医辩证量化方法学研究[D];湖南中医学院;2002年
8 黄解军;贝叶斯网络结构学习及其在数据挖掘中的应用研究[D];武汉大学;2005年
9 曹卫东;基于改进贝叶斯网络结构学习的航班延误波及分析[D];天津大学;2009年
10 王红梅;保护隐私的贝叶斯网络学习研究[D];天津大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 应凤刚;无人作战飞机对地攻击态势威胁评估方法和算法研究[D];西北工业大学;2005年
2 姚宏亮;贝叶斯网络结构学习及其多Agent系统模型研究[D];合肥工业大学;2003年
3 杨晓东;基于贝叶斯网络的配电网可靠性评估[D];华北电力大学(河北);2004年
4 费致根;Bayes网络在故障诊断中的应用[D];郑州大学;2004年
5 肖文辉;基于本体的智能故障诊断的不确定性推理研究[D];湖南科技大学;2010年
6 陈新亿;基于KL距离的贝叶斯网络结构学习算法研究[D];云南大学;2010年
7 钱隆;贝叶斯网络在基于几何模型的建筑物检测中的应用研究[D];合肥工业大学;2003年
8 朱传霞;MMOG中玩家联盟策略的研究[D];沈阳航空工业学院;2010年
9 张荧驿;基于T-S重要度和贝叶斯网络的多态液压系统可靠性分析[D];燕山大学;2011年
10 苏海锋;贝叶斯网络及其在发电系统可靠性评估中的应用[D];河北农业大学;2004年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026