贝叶斯网精确推理算法的研究
| 第一章 引言 | 第1-11页 |
| ·贝叶斯网介绍 | 第8页 |
| ·贝叶斯网的应用现状 | 第8-9页 |
| ·贝叶斯网推理研究背景 | 第9页 |
| ·相关理论研究发展 | 第9-10页 |
| ·待进一步研究的问题 | 第10页 |
| ·本文目的及工作 | 第10-11页 |
| 第二章 贝叶斯网及其推理 | 第11-19页 |
| ·贝叶斯网基本概念 | 第11-12页 |
| ·贝叶斯网语义 | 第12-13页 |
| ·图理论知识 | 第13-15页 |
| ·贝叶斯推理 | 第15-19页 |
| ·贝叶斯推理基础 | 第15页 |
| ·推理模式 | 第15-16页 |
| ·相关公式、定义、定理 | 第16-19页 |
| 第三章 几个精确推理算法 | 第19-30页 |
| ·Belief-Net-Ask 算法 | 第19-21页 |
| ·消息传播算法 | 第21-25页 |
| ·变量消去算法 | 第25-28页 |
| ·计算复杂性分析 | 第28-30页 |
| ·推理的 NP 难解性 | 第28页 |
| ·算法复杂性分析 | 第28-30页 |
| 第四章 联合树算法及其传播改进 | 第30-54页 |
| ·简述 | 第30-33页 |
| ·图形转换 | 第33-39页 |
| ·初始化 | 第39-41页 |
| ·消息传递 | 第41-43页 |
| ·信度计算 | 第43页 |
| ·加入证据 | 第43-44页 |
| ·传播改进 | 第44-54页 |
| ·方法介绍 | 第45-46页 |
| ·符号和术语 | 第46-48页 |
| ·LP | 第48-49页 |
| ·初始化 | 第48页 |
| ·消息传递 | 第48-49页 |
| ·VE-LP | 第49-50页 |
| ·AR-LP | 第50-52页 |
| ·实验测试 | 第52-54页 |
| 第五章 结束语 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 摘要 | 第58-60页 |
| Abstract | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 导师及作者简介 | 第64页 |
