贝叶斯网学习算法模型及参数学习算法

Uniform Bayesian Network Learning Model and Parameter Learning Algorithms

1 引言近年来,贝叶斯网(又称随机信息网)作为处理人工智能中不确定性问题的建模工具受到学术界的广泛关注,并成功地应用在医学诊断、模式识别、故障诊断各个方面。作为一种有向图表示的建模方法,贝叶斯网由于其表达方式自然、紧凑,深受知识工程师喜受,已广泛地用于知识获取和表示。但是,利用专家知识构造贝叶斯网是一件烦琐的工作,特别是网络节点数很大时更是这样。因此,利用数据例子,通过学习自动生成贝叶斯网的方法日益受到重视。

An uniform parameter learning model for bayesian networks is presented in this paper. This model serves as an uniform framework to derive bayesian network parameter learning algorithms based on different choice of distance measurement. Two kinds of parameter learning algorithms are derived from this model and discussed in depth.