贝叶斯网络的优化算法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 贝叶斯网络概述 | 第16-29页 |
| 2.1 贝叶斯网络基础 | 第16-19页 |
| 2.1.1 贝叶斯网络的表示 | 第16-17页 |
| 2.1.2 贝叶斯网络中的独立关系 | 第17-19页 |
| 2.2 贝叶斯网络结构学习 | 第19-25页 |
| 2.2.1 基于评分的结构学习方法 | 第20-23页 |
| 2.2.2 基于条件独立性测试的结构学习方法 | 第23-25页 |
| 2.3 贝叶斯网络参数学习 | 第25页 |
| 2.4 贝叶斯网络推理 | 第25-29页 |
| 第3章 贝叶斯网络搜索算法的优化 | 第29-33页 |
| 3.1 遗传搜索算法 | 第29页 |
| 3.2 遗传搜索算法的优缺点 | 第29-30页 |
| 3.3 基于模拟退火的遗传搜索算法 | 第30-33页 |
| 3.3.1 SA-GS搜索算法思想 | 第30-31页 |
| 3.3.2 SA-GS搜索算法流程 | 第31-33页 |
| 第4章 实验与分析 | 第33-40页 |
| 4.1 实验环境 | 第33页 |
| 4.2 实验原理 | 第33-34页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第34-40页 |
| 第5章 总结与展望 | 第40-42页 |
| 5.1 总结 | 第40页 |
| 5.2 展望 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 附录: 攻读硕士学位期间的科研情况 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46页 |
