基于贝叶斯网络的缺失数据处理

针对贝叶斯网络的数据缺失问题,提出了一种数据修补方法,该方法通过使用一个评分函数来对节点各个状态分别进行评分,得出各个状态对于所属的贝叶斯网络的得分,即各个状态与所属贝叶斯网络的匹配度,最终确定要补充数据的状态.实验证明,此方法可以在贝叶斯网络结构学习或者推理之前对数据进行修补,使其成为完整的数据,有效提高缺失数据的利用率.

未确知期望与决策

本文以不确定信息处理的数学理论为基础，对现实生活中一些常遇到而且需要处理的问题，理论性的给出了一种合理的优化方法．