| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| ·贝叶斯网络结构学习背景知识 | 第12-14页 |
| ·贝叶斯网络背景知识 | 第12-13页 |
| ·结构学习算法背景知识 | 第13-14页 |
| ·贝叶斯网络结构学习研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文研究思路 | 第15-16页 |
| 第二章 基于继承与优化的结构学习算法研究 | 第16-35页 |
| ·结构学习遗传算法的应用及问题 | 第16页 |
| ·贝叶斯网络个体编码的改进 | 第16-18页 |
| ·传统编码的问题 | 第16-17页 |
| ·个体编码的改进 | 第17-18页 |
| ·基于继承与优化的结构学习算法设计 | 第18-26页 |
| ·基于新编码的遗传算子设计 | 第18-20页 |
| ·遗传算法的改进思路 | 第20-21页 |
| ·改进遗传算法的实现 | 第21-22页 |
| ·改进遗传算法实例 | 第22-26页 |
| ·基于继承与优化的结构学习算法实验 | 第26页 |
| ·改进算法在高血压预防中的应用 | 第26-34页 |
| ·健康体检报告数据来源 | 第27-28页 |
| ·健康体检报告数据离散化 | 第28-29页 |
| ·高血压贝叶斯网络 | 第29页 |
| ·高血压网络分析 | 第29-34页 |
| ·结构编码与结构继承的应用展望 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 继承与优化结构学习算法下的贝叶斯网络评价函数的改进研究 | 第35-51页 |
| ·网络评价函数的应用及问题 | 第35页 |
| ·网络评价函数的改进 | 第35-37页 |
| ·传统 BIC 评分的问题 | 第35-36页 |
| ·改进的加权评分 | 第36-37页 |
| ·基于继承的结构学习爬山算法设计 | 第37-42页 |
| ·爬山算法改进的思路 | 第37-38页 |
| ·改进爬山算法的实现 | 第38-40页 |
| ·改进爬山算法实例 | 第40-42页 |
| ·基于继承的结构学习爬山算法实验 | 第42-45页 |
| ·改进算法在锅炉故障分析中的应用 | 第45-49页 |
| ·锅炉检验报告数据来源 | 第45-46页 |
| ·锅炉故障贝叶斯网络 | 第46-48页 |
| ·锅炉故障网络分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 继承与优化结构学习算法下的贝叶斯网络结点顺序确定研究 | 第51-72页 |
| ·贝叶斯网络节点顺序的确定及问题 | 第51页 |
| ·基于继承的结构学习贪婪算法设计 | 第51-59页 |
| ·改进贪婪算法相关定义与定理 | 第51-53页 |
| ·贪婪算法改进的思路 | 第53-54页 |
| ·改进贪婪算法的实现 | 第54-55页 |
| ·改进贪婪算法实例 | 第55-59页 |
| ·基于继承的结构学习贪婪算法实验 | 第59-60页 |
| ·改进算法在客户流失分析中的应用 | 第60-70页 |
| ·全球通客户数据来源 | 第60-62页 |
| ·全球通客户数据离散化 | 第62-64页 |
| ·全球通客户样本选取 | 第64-65页 |
| ·客户流失贝叶斯网络 | 第65-66页 |
| ·客户流失网络分析 | 第66-70页 |
| ·本章小结 | 第70-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 附件 | 第79页 |