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发布时间:2019-06-15 07:19
知识与数据驱动的贝叶斯网络建模方法研究

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知识与数据驱动的贝叶斯网络建模方法研究

摘要第5-6页Abstract第6-7页第1章绪论第11-19页课题研究背景及意义第11-12页国内外研究现状第12-16页复杂系统建模方法研究现状第12-14页贝叶斯网络研究现状第14-16页论文内容及组织结构第16-19页论文主要研究内容第16页论文的结构安排第16-19页第2章贝叶斯网络建模方法基本理论第19-29页贝叶斯网络基本概念第19-20页贝叶斯网络结构学习第20-23页基于评分搜索的贝叶斯网络结构学习方法第20-21页基于条件独立性约束的贝叶斯网络结构学习方法第21-23页贝叶斯网络参数学习第23-25页最大似然估计法第23-24页贝叶斯方法第24-25页贝叶斯网络的推理应用第25-27页联接树算法第26页变量消元法第26-27页本章小结第27-29页第3章基于专家知识的贝叶斯网络结构学习方法研究第29-43页建模前期准备第29-30页需求分析第29-30页专家选择第30页基于模糊评语信念图的专家知识导出第30-33页模糊评价法第30-31页信念图第31-32页带有模糊评语集的信念图第32-33页基于改进证据理论的专家知识融合第33-39页证据理论基本概念第33-34页证据理论在专家知识融合中的应用第34-36页基于知识度与相似度融合的证据冲突消除方法第36-39页算法与仿真验证第39-42页算法整体流程第39页仿真分析第39-42页本章小结第42-43页第4章基于数据的贝叶斯网络结构学习方法研究第43-63页贝叶斯网络结构的评分函数第43-47页常用评分函数概述第43-46页评分函数的性质及对比分析第46-47页基于遗传算法的最优结构搜索策略第47-51页遗传算法概述第48-49页贝叶斯网络结构搜索算法设计第49-51页基于改进扰动学习的因果贝叶斯网络结构修正第51-57页马尔科夫等价类与扰动学习第51-53页基于统计思想的扰动节点选择第53-56页基于扰动数据的因果关系修正第56-57页仿真分析第57-61页实验环境和评价指标第57-58页仿真分析第58-61页本章小结第61-63页第5章专家知识与数据融合在贝叶斯网络建模中的应用研究第63-79页基于不确定性知识与数据融合的贝叶斯网络结构学习方法第63-70页不确定性先验结构信息矩阵的构造第64-65页初始贝叶斯网络结构的确定第65-66页评分函数的改进第66-68页融合不确定性专家知识与数据的贝叶斯网络结构学习算法设计第68-70页知识与数据融合的贝叶斯网络建模流程第70-71页贝叶斯网络建模算例仿真分析第71-77页贝叶斯网络建模算例第71页知识与数据融合的贝叶斯网络建模仿真分析第71-77页本章小结第77-79页第6章总结与展望第79-81页总结第79-80页展望第80-81页参考文献第81-87页致谢第87页。

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