動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的近似推理算法研究.pdf

1、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)提供了一套強有力的圖形工具來表達基于概率的領(lǐng)域知識，已被成功應(yīng)用于故障診斷、數(shù)據(jù)挖掘和醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在時間因素上的擴展，是對人工智能領(lǐng)域中動態(tài)不確定性問題進行表示和處理的一種重要工具。本文在對動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行全面概述的基礎(chǔ)上，對動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的近似推理進行了研究。全文的主要內(nèi)容如下： (1)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概述。概述了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的起源與發(fā)展，詳細介紹了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建過程、貝葉

2、斯網(wǎng)絡(luò)的類型以及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，并在此基礎(chǔ)上，對動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進行了概述；對貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的精確推理算法進行了重點介紹。 (2)針對傳統(tǒng)粒子濾波(PF)對于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理中計算的高維問題，提出了一種基于部分抽樣的粒子濾波推理算法(PSPF)。PSPF算法以弱相關(guān)性為指導(dǎo)對DBNs進行分割來降低問題求解的規(guī)模，從每個狀態(tài)子空間局部抽樣并以粒子的因式積形式近似表示系統(tǒng)的狀態(tài)信度，進而對DBNs的狀態(tài)空間進行重采樣和

3、更新。仿真實驗表明，與PF相比，該算法顯著提高了計算效率，且推理精度也有一定的提高。 (3)針對動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的BK算法有較高的計算效率但會引入較大的誤差，PF可以近似任意分布但存在計算的高維問題，將粒子濾波和BK推理算法優(yōu)點相結(jié)合，提出了一種自適應(yīng)的混合近似推理算法(HAInf)。為了降低推理的復(fù)雜性，將DBNs分解生成用于推理的原型聯(lián)合樹。HAInf算法根據(jù)團規(guī)模的大小在部分團上執(zhí)行PF推理，而在余下的團上執(zhí)行BK推理，最后