基于貝葉斯網(wǎng)的石油管道腐蝕研究.pdf

1、不確定性問題一直是人工智能領(lǐng)域研究的焦點，在不確定性環(huán)境下進行推理和決策日益受到人們的關(guān)注。貝葉斯網(wǎng)將概率論和圖論有機結(jié)合，是一種自然、緊湊的聯(lián)合概率分布的圖形表達方式。由于貝葉斯網(wǎng)具有堅實的理論基礎(chǔ)、語義清晰的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、靈活的推理能力、方便的決策機制及有效的學習機制等優(yōu)點，它已逐漸成為處理不確定性問題的最佳方法之一。貝葉斯網(wǎng)的關(guān)鍵在于構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，從數(shù)據(jù)中學習是一種有效的建網(wǎng)方法。貝葉斯網(wǎng)的學習包括結(jié)構(gòu)學習和參數(shù)學習，參數(shù)學習是在已知網(wǎng)絡(luò)

2、結(jié)構(gòu)情形下對數(shù)據(jù)集學習，難度較小。但是通過數(shù)據(jù)集的學習確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)很困難，而且隨著變量個數(shù)的增加搜索空間的個數(shù)呈指數(shù)增長。已經(jīng)證明，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學習是NP難題。目前已經(jīng)研究出多種貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學習的算法，一種有效且準確性較高的學習算法是K2算法?？紤]到我國石油業(yè)面臨著嚴重的石油開采、傳輸、加工設(shè)備的腐蝕問題，本文以石油傳輸管道的腐蝕為例，利用K2算法生成石油管道腐蝕問題的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，結(jié)合專家先驗知識對所得的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行推理，得出