基于因果推斷的隱網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí).pdf

1、因果貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是研究不確定環(huán)境下因果推斷的主要工具之一，也是機器學(xué)習(xí)、模式識別、數(shù)據(jù)分析及預(yù)測的重要方法．目前，大量學(xué)習(xí)因果貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的算法均滿足因果充分性假設(shè)，即網(wǎng)絡(luò)中不含有隱藏變量或者隱藏變量沒有多于兩個子節(jié)點．但是有時隱藏變量是實際存在的，因此放松因果充分性這一假設(shè)，學(xué)習(xí)含有隱藏變量的因果貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（簡稱隱網(wǎng)絡(luò)）的結(jié)構(gòu)具有重要的理論意義和應(yīng)用價值．如何有效地分析數(shù)據(jù)提取可靠的信息進行因果推斷是隱網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)中的研究熱點問題．本

2、文著重研究隱網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)機制，主要工作有：
　　首先，探討了目前通過學(xué)習(xí)祖先關(guān)系來刻畫隱網(wǎng)絡(luò)中變量間因果關(guān)系的必要性．在不考慮因果充分性假設(shè)的前提下，對FCI算法、MBCS*算法和RFCI算法的主要學(xué)習(xí)步驟進行分析，指出了這三種算法的適用范圍及其各自的優(yōu)缺點．
　　其次，基于因果推斷給出一種新的兩步法學(xué)習(xí)隱網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)．第一步采用BSPC算法，利用觀察數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)隱網(wǎng)絡(luò)的映射圖，第二步在考慮實驗總體花費的情況下，結(jié)合先驗知識和最優(yōu)