基于多子网优化组合的贝叶斯网络结构与学习模型研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·贝叶斯网络的产生、发展及研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容及内容结构 | 第12-14页 |
| 第二章 贝叶斯网络概述 | 第14-25页 |
| ·贝叶斯概率理论 | 第14-17页 |
| ·贝叶斯基础 | 第14-16页 |
| ·贝叶斯定理 | 第16-17页 |
| ·图模型理论 | 第17-18页 |
| ·贝叶斯网络 | 第18-24页 |
| ·贝叶斯网络定义 | 第18-19页 |
| ·贝叶斯网络分类 | 第19页 |
| ·贝叶斯网络的参数学习及建立方法 | 第19-20页 |
| ·贝叶斯网络的结构学习及建立方法 | 第20-21页 |
| ·贝叶斯网络的知识推理 | 第21-23页 |
| ·贝叶斯网络检验及评价标准 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 聚类分析 | 第25-37页 |
| ·聚类分析概述 | 第25-27页 |
| ·聚类的定义 | 第25-26页 |
| ·聚类主要方法 | 第26-27页 |
| ·聚类分析 | 第27-33页 |
| ·基于距离的聚类相似度分析 | 第27页 |
| ·基于变量相似性的聚类分析 | 第27-29页 |
| ·基于概率的两类相似度定义 | 第29-33页 |
| ·改进的变量聚类分析 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 贝叶斯网络的子网分割与组合优化 | 第37-53页 |
| ·贝叶斯子网分割与其 CPT 表 | 第37-42页 |
| ·贝叶斯子网组合与其 CPT 表 | 第42-46页 |
| ·贝叶斯子网分割与组合优化算法比较与分析 | 第46-52页 |
| ·贝叶斯网络学习可靠性评价的比较 | 第46-48页 |
| ·贝叶斯网络评分的比较 | 第48-49页 |
| ·贝叶斯网络分类推理误差的比较 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 附录 | 第56-63页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第65页 |
