基于約束的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法研究.pdf

1、結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)、參數(shù)學(xué)習(xí)和推理是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的三個(gè)主要研究?jī)?nèi)容，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型可以通過(guò)學(xué)習(xí)觀察數(shù)據(jù)而得到，參數(shù)可以由網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)確定．顯然，如何確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)是學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的焦點(diǎn)．探索有效的學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)的算法是搭建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的重要環(huán)節(jié)．本文主要闡述了國(guó)內(nèi)外貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)研究領(lǐng)域的現(xiàn)狀，著重介紹了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，分析了各類(lèi)算法的優(yōu)點(diǎn)和不足，重點(diǎn)研究了基于約束的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)算法．針對(duì)當(dāng)前算法所面臨的較高的時(shí)間復(fù)雜度及算法學(xué)習(xí)過(guò)程

2、中會(huì)出現(xiàn)的定向矛盾兩大問(wèn)題進(jìn)行了深刻的探討，本文的主要貢獻(xiàn)如下：
　　(1)基于約束的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法依賴(lài)于大量的條件獨(dú)立檢驗(yàn)，因此，如何降低條件獨(dú)立檢驗(yàn)次數(shù)是基于約束的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法的研究目標(biāo)之一．本文提出了一個(gè)有效的學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型的算法．首先，通過(guò)條件獨(dú)立檢驗(yàn)學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)框架，與已有的同類(lèi)型算法相比，降低了條件獨(dú)立檢驗(yàn)的次數(shù)，加快了算法的執(zhí)行速度；然后，依據(jù)框架發(fā)現(xiàn)過(guò)程中檢驗(yàn)的條件獨(dú)立關(guān)系及分割集確定 V結(jié)構(gòu)，據(jù)此確定了部

3、分邊的方向．實(shí)驗(yàn)表明，與經(jīng)典的 PC算法相比，新算法降低了條件獨(dú)立檢驗(yàn)的次數(shù)，學(xué)習(xí)效率更高；在小樣本集的學(xué)習(xí)結(jié)果表明，新算法的學(xué)習(xí)精度優(yōu)于TPDA算法．
　　(2)經(jīng)典的基于約束的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法：首先通過(guò)條件獨(dú)立檢驗(yàn)確定框架，然后根據(jù)獨(dú)立關(guān)系和分割集確定部分邊的方向．理論上，此類(lèi)學(xué)習(xí)方式可以得到正確的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型．然而，由于噪聲、條件獨(dú)立檢驗(yàn)的局部性和統(tǒng)計(jì)誤差等原因，學(xué)習(xí)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生定向矛盾．本文根據(jù)條件獨(dú)立檢驗(yàn)得出