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面向复杂诊断贝叶斯网实时推理问题的离线、在线算法的研究

黄禹潇  
【摘要】:贝叶斯网(Bayesian networks,BNs)推理是NP难解的。在复杂BNs中进行实时推理是一个挑战性难题。面向复杂诊断贝叶斯网(Diagnostic Bayesian networks,DBNs)中的实时推理问题,我们提出离线算法Transform-DBN (TD)和在线算法Compute-Posterior-Probability(CPP)。TD将DBNs转化为一组因子集合,CPP在因子集合上计算后验概率。 更为具体的,TD首先修剪DBNs以简化推理。其次,TD将所有查询划分为若干组;对于每一组,搜索并消元一个独特的变量集合以产生一个因子集合,在该因子集合上应答部分(属于该组)查询的效率较高。在给定相同的消元顺序时,TD的运行时间至多是变量消元算法(VE)的n(组的数目)倍。CPP首先根据查询选择相应的因子集合,其次修剪因子集合以简化推理,最后在修剪后的因子集合上计算后验概率。在最坏情况下,CPP退化为VE。实验结果表明,在部分复杂DBNs中CPP不但指数级优于VE和团树传播算法,而且可以完成实时推理。 本文的研究工作为复杂DBNs中的实时推理问题提供了一种可能的新方法,具有一定的理论意义和实际应用价值。


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