摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-8页 |
1 绪论 | 第8-12页 |
·贝叶斯网的研究背景与意义 | 第8页 |
·贝叶斯网的兴起 | 第8-9页 |
·贝叶斯网的应用 | 第9-10页 |
·论文的主要内容与安排 | 第10-12页 |
2 背景知识 | 第12-19页 |
·概率论相关理论 | 第12-15页 |
·信息论相关概念及结论 | 第15-17页 |
·图论相关概念 | 第17-19页 |
3 贝叶斯网基础 | 第19-26页 |
·基于概率方法的不确定性推理 | 第19-21页 |
·贝叶斯网的定义与构造 | 第21-24页 |
·贝叶斯网推理 | 第24-26页 |
4 贝叶斯网学习 | 第26-43页 |
·参数学习 | 第26-33页 |
·贝叶斯网的结构学习 | 第33-43页 |
5 基于K2 算法构建石油管道腐蚀的贝叶斯网 | 第43-50页 |
·问题背景与数据来源 | 第43页 |
·数据预处理 | 第43-45页 |
·基于 K2 算法的贝叶斯网络结构学习与推理 | 第45-48页 |
·学习结果分析 | 第48-49页 |
·本章小结 | 第49-50页 |
6 总结与展望 | 第50-51页 |
致谢 | 第51-52页 |
参考文献 | 第52-56页 |
附录 | 第56-57页 |