基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘研究.pdf

1、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是貝葉斯方法與圖形理論的有機(jī)結(jié)合。由于理論上的嚴(yán)格性和一致性，以及有效的局部計(jì)算機(jī)制和直觀的圖形化知識(shí)表達(dá)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)科學(xué)領(lǐng)域，對(duì)某農(nóng)場(chǎng)的牛奶產(chǎn)量進(jìn)行學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)，完成了用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的整個(gè)流程，并將獲得的結(jié)果與多元線性回歸方法得到的結(jié)果進(jìn)行了比較。本文的主要工作和創(chuàng)新之處如下： (1)簡(jiǎn)要介紹了數(shù)據(jù)挖掘的概念和相關(guān)技術(shù)，闡述了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本原理和

2、方法。 (2)在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，采用了作者于2007年3月提出的Chi2變形算法。該算法在保持?jǐn)?shù)據(jù)忠實(shí)性的同時(shí)，將各預(yù)測(cè)變量的取值離散化，以便于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法的應(yīng)用。 (3)在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索階段，采用了帶啟發(fā)規(guī)則和隨機(jī)重啟機(jī)制的貪心算法。此方法充分利用了領(lǐng)域知識(shí)，再結(jié)合變量本身的含義制定了五條啟發(fā)規(guī)則，大大減小了搜索空間。帶隨機(jī)重啟機(jī)制的貪心算法，既保留了貪心算法的簡(jiǎn)潔特性又克服了其可能陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)，獲得了可與眾多智