| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 引言 | 第8-10页 |
| 1．1 问题的提出 | 第8页 |
| 1．2 研究现状 | 第8-9页 |
| 1．3 本文研究内容 | 第9页 |
| 1．4 本文的组织 | 第9-10页 |
| 第2章 传统的遗传算法 | 第10-14页 |
| 2．1 遗传算法的基本思想 | 第10页 |
| 2．2 遗传算法基本步骤 | 第10-11页 |
| 2．3 模式定理(schema theorem)及其缺陷 | 第11-13页 |
| 2．4 积木块假设(building bloeks hypothesis)及其与模式定理的矛盾 | 第13页 |
| 2．5 遗传算法的缺陷 | 第13-14页 |
| 第3章 概率图模型 | 第14-27页 |
| 3．1 表示法 | 第14-15页 |
| 3．2 贝叶斯网络 | 第15-25页 |
| 3．2．1 贝叶斯网络的基本概念 | 第16-17页 |
| 3．2．2 贝叶斯网络的结构及建立方法 | 第17-19页 |
| 3．2．3 贝叶斯网络的语义 | 第19页 |
| 3．2．4 贝叶斯网络结构学习 | 第19-21页 |
| 3．2．5 贝叶斯推断与预测 | 第21-22页 |
| 3．2．6 具有未知参数的贝叶斯网络的统计推断和问题求解 | 第22-24页 |
| 3．2．7 具有不确定网络结构的统计推断和问题求解 | 第24-25页 |
| 3．3 高斯网络 | 第25-27页 |
| 第4章 概率分布估计算法 | 第27-33页 |
| 第5章 并行概率分布估计算法的设计 | 第33-39页 |
| 5．1 并行遗传算法 | 第33-34页 |
| 5．2 并行概率分布估计算法 | 第34-39页 |
| 5．2．1 连续性贝叶斯网络结构(sequential BN construetion) | 第34-35页 |
| 5．2．2 并行的贝叶斯网络结构(Parallel BN construction) | 第35-37页 |
| 5．2．3 并行贝叶斯网络结构的复杂度 | 第37-39页 |
| 第6章 总结与展望 | 第39-40页 |
| 参考文献 | 第40-44页 |
| 硕士在学期间发表的论文及专业书籍 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45页 |
