鏈?zhǔn)录D的推理和學(xué)習(xí).pdf

1、概率圖模型的主要研究?jī)?nèi)容包括表示理論、推理理論和學(xué)習(xí)理論，基于不同的表示理論，人們提出不同的模型以滿足各種問題的需要．在傳統(tǒng)的概率圖模型中，常常使用節(jié)點(diǎn)表示變量，使用節(jié)點(diǎn)之間的邊表示變量間的依賴關(guān)系．基于新的表示理論， Jim Q. Smith等人于2005年首次提出鏈?zhǔn)录D的概念，引起了國內(nèi)外的廣泛關(guān)注．鏈?zhǔn)录D作為一類新興的概率圖模型，與經(jīng)典的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)相比，可以更加全面精細(xì)地描述問題，更加方便簡(jiǎn)單地進(jìn)行概率推理．
　　鏈?zhǔn)录?/p>

2、圖的前期研究重點(diǎn)在于完善其表示理論，目前的研究?jī)?nèi)容側(cè)重于模型的學(xué)習(xí)算法研究．已有的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法都是基于模型評(píng)分和模型優(yōu)化思想從鏈?zhǔn)录D結(jié)構(gòu)空間中選擇評(píng)分最高的模型，此類算法的優(yōu)點(diǎn)是結(jié)果精確可靠，缺點(diǎn)是時(shí)間復(fù)雜度高、適用范圍小．針對(duì)這些問題，本文的主要工作如下：
　　詳細(xì)介紹了鏈?zhǔn)录D的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)，引入了鏈?zhǔn)录D的相關(guān)定義和術(shù)語，結(jié)合具體事例闡述了其表示理論和推理理論．同時(shí)解釋了鏈?zhǔn)录D的構(gòu)造原理，對(duì)鏈?zhǔn)录D的推理理論也進(jìn)行了相應(yīng)

3、的研究．與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)相比，盡管它們的推理理論差異較小，但其表示理論對(duì)于已經(jīng)熟悉傳統(tǒng)概率圖模型的人們來說可謂是耳目一新．
　　論文創(chuàng)新性的提出了基于列聯(lián)表獨(dú)立性檢測(cè)的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法．通過理論證明和實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證了新算法的可行性、正確性和高效性．與已有的AHC算法不同的是，新算法并未使用評(píng)分學(xué)習(xí)的思想，而是改用獨(dú)立性檢測(cè)來確定事件樹中的情形融合和階段劃分．理論證明了階段劃分和位置劃分的等價(jià)性，并將其應(yīng)用于新算法．與已有算法相比，新算法在實(shí)