| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第17-18页 |
| 1.2 研究现状 | 第18-21页 |
| 1.3 本文的主要内容和结构安排 | 第21-23页 |
| 第二章 概率图模型的基础知识 | 第23-37页 |
| 2.1 概率论与图论知识 | 第23-27页 |
| 2.1.1 概率论 | 第23-25页 |
| 2.1.2 图论 | 第25-27页 |
| 2.2 概率图模型 | 第27-33页 |
| 2.2.1 贝叶斯网络的基本概念 | 第27-31页 |
| 2.2.2 链图的基本概念 | 第31-33页 |
| 2.3 概率图模型结构学习算法 | 第33-36页 |
| 2.3.1 基于约束的方法 | 第33-35页 |
| 2.3.2 基于得分搜索的方法 | 第35-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于离散速度的粒子群优化算法学习贝叶斯网络结构 | 第37-53页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 粒子群优化算法 | 第38-39页 |
| 3.3 基于离散速度的粒子群优化算法学习贝叶斯网络结构 | 第39-43页 |
| 3.3.1 解的表达和构造 | 第39-40页 |
| 3.3.2 粒子速度更新规则 | 第40-41页 |
| 3.3.3 粒子位置更新规则 | 第41-42页 |
| 3.3.4 邻域搜索 | 第42-43页 |
| 3.3.5 新离散粒子群优化算法学习BNs流程 | 第43页 |
| 3.4 实验分析 | 第43-52页 |
| 3.4.1 实验数据和性能评价准则 | 第43-46页 |
| 3.4.2 算法及参数设置 | 第46页 |
| 3.4.3 NDPSO-BN算法学习BNs | 第46-47页 |
| 3.4.4 NDPSO-BN与其它算法比较 | 第47-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 二进制编码水循环算法解决贝叶斯网络结构学习问题 | 第53-81页 |
| 4.1 引言 | 第53-54页 |
| 4.2 水循环算法 | 第54-56页 |
| 4.2.1 初始解表达 | 第54-55页 |
| 4.2.2 更新规则 | 第55页 |
| 4.2.3 蒸发条件 | 第55-56页 |
| 4.3 二进制编码水循环算法学习贝叶斯网络结构 | 第56-59页 |
| 4.3.1 解的表达和初始化 | 第56页 |
| 4.3.2 基于逻辑运算更新个体位置 | 第56-58页 |
| 4.3.3 蒸发过程 | 第58-59页 |
| 4.3.4 算法流程 | 第59页 |
| 4.4 收敛性分析 | 第59-66页 |
| 4.5 实验分析 | 第66-77页 |
| 4.5.1 实验数据以及评估方法 | 第66-68页 |
| 4.5.2 算法及参数 | 第68页 |
| 4.5.3 BEWCA-BN算法学习BNs | 第68-71页 |
| 4.5.4 不同算法学习BNs | 第71-77页 |
| 4.6 算法应用 | 第77-80页 |
| 4.7 本章小结 | 第80-81页 |
| 第五章 基于错误发现率控制的链图局部结构学习算法 | 第81-105页 |
| 5.1 引言 | 第81-83页 |
| 5.2 理论基础 | 第83-85页 |
| 5.2.1 链图结构学习的基本理论 | 第83-84页 |
| 5.2.2 条件独立性测试 | 第84-85页 |
| 5.3 链图结构学习算法 | 第85-92页 |
| 5.3.1 PCMB算法 | 第85-86页 |
| 5.3.2 链图结构学习 | 第86-88页 |
| 5.3.3 基于错误发现率控制学习链图骨架 | 第88-90页 |
| 5.3.4 恢复链图复合体有向边 | 第90-92页 |
| 5.4 计算复杂性分析 | 第92-93页 |
| 5.4.1 骨架学习算法的复杂性分析 | 第92页 |
| 5.4.2 复合体有向边恢复算法的复杂性分析 | 第92-93页 |
| 5.5 实验分析 | 第93-102页 |
| 5.5.1 实验数据和性能测试准则 | 第93-94页 |
| 5.5.2 LCG_(fdr)算法学习链图结构 | 第94-96页 |
| 5.5.3 对比实验分析 | 第96-102页 |
| 5.6 本章小结 | 第102-105页 |
| 第六章 总结与展望 | 第105-107页 |
| 6.1 总结 | 第105-106页 |
| 6.2 展望 | 第106-107页 |
| 参考文献 | 第107-119页 |
| 致谢 | 第119-121页 |
| 作者简介 | 第121-123页 |
