融合先验信息的贝叶斯网络结构学习方法

在贝叶斯网络结构学习的过程中,如何采集先验信息并合理利用它对于构建准确的网络结构非常重要。鉴于此,依据有先验信息的贝叶斯网络结构学习的三个环节:先验信息的采集、先验信息的融合和网络结构的优化,首先讨论了现有先验信息获取方法的不足,并提出了基于信念图的先验信息获取方法;其次针对所获取的先验信息通常具有一定的不确性,对最小描述长度测度进行了改进以融合非确定性先验信息;最后依据问题特性对模拟退火算法进行了适当的修改以更好地优化网络结构。实验表明,提出的结构学习方法能够有效地提高网络结构的学习精度。

化工中的模糊优化研究

针对化学工程学的传统研究方法之局限性,本文采用模糊优化建模及相应的模糊优化方法,有效地解决了化工中含多种形式的非确定性信息的两个实际问题。