具有认知特性的贝叶斯网络结构学习方法研究

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1、万方数据分类号密级UDC学位论文具有认知特性的贝叶斯网络结构学习方法研究作者姓名：赵建晶指导教师：李凯教授东北大学工商管理学院申请学位级别：博士学科类别：管理学学科专业名称：企业管理论文提交日期：2014年10月论文答辩日期：2014学位授予日期：答辩委员会主席：／／瓢评阅人：东北大学2014年10月年12月影象I万方数据ADissertationinIndustrialEconomyResearchonCognitiveMethodsinStructureLearningofBayesianNetworksByJianzheZhaoS

2、upervisor：KaiLiNortheasternUniversityOctober2014万方数据独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：是建立乞日期：锄伊-够．)≥学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机

3、构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年口一年半口学位论文作者签名：—漱两年∥导师签名：彩八签字日期：弘／厂。髟．2多万方数据东北大学博士学位论文摘要具有认知特性的贝叶斯网络结构学习方法研究摘要近年来，贝叶斯网络因为其在不确定环境下知识表示、推理的能力，成为不确定性人工智能的研究热点，为管理中的不确定性决策问题提供有效的工具和方法。目前为贝叶斯网络开辟新应用方向的理论研究成为异常活跃的研究领域，主要

4、包括贝叶斯网络学习和推理，其中贝叶斯网络学习包括结构学习和参数学习。传统的贝叶斯网络结构学习方法主要分为基于专家知识和基于数据集两种类型，是从不同形态的知识源中挖掘问题域中表现为变量依赖关系的知识，进行知识表示来确定网络结构的过程。因此，贝叶斯网络结构学习的过程是一个知识获取的过程，其本质是机器学习方法的研究。但是基于数据集的学习方法具有一定的困难，已经证明搜索最优的网络结构是一个NP．hard问题，而基于专家知识的贝叶斯网络学习具有一定的主观性。为了解决传统结构学习方法的问题，使计算机具有人的知识获取能力，为学习方法开发智能的计算模型

5、，是对贝叶斯网络结构学习方法提出的新要求。本文在贝叶斯网络理论研究的基础上，根据认知科学人工智能领域的新发展要求，以从不同形态的知识源中自动进行知识获取以及知识表示为目的，通过引入双库协同认知机制进行数据库中的知识发现，以及基于强相关逻辑进行的知识库中知识发现，研究能够模仿人类认知活动自动地进行知识获取并表示的贝叶斯网络结构学习方法。针对问题域中具有完备数据集的情况，提出基于多值属性关联规则挖掘算法(Mqars)的结构学习方法；针对问题域中数据缺乏的情况，提出基于强相关逻辑的结构学习方法。最后分别用两种具有认知特性的贝叶斯网络结构学习方

6、法对上市公司财务预警问题和产业集群衰退问题建模进行实证研究。具体的研究内容包括：(1)分析贝叶斯网络结构学习的本质，针对传统方法的问题和人工智能领域的新要求，提出本文的研究问题和研究目的。对贝叶斯网络理论研究框架进行深入研究，分析贝叶斯网络结构学习的本质；通过对贝叶斯网络结构学习方法的研究现状，分析两类传统贝叶斯网络结构学习方法的问题；综述认知科学的人工智能领域新的发展要求，提出本文所研究的问题。(21针对完备数据集的问题域，提出具有认知自主性的基于Mqars算法的贝叶斯网络结构学刊方法。首先，为了实现了数据库与知识库的互操作，提出了一

7、系列定义和定TT万方数据东北大学博士学位论文摘要理搭建研究的理论框架，这是使方法具有认知特性的基础；然后，针对各个流程提出一系列子算法进行知识获取并将知识表示为贝叶斯网络，包括基于粗糙集、核主成分分析、粗糙集&核主成分分析的先验知识提取约简方法、基于粗糙集的多值属性关联规则算法(Mqars)和因果关系关联规则的贝叶斯网络结构表示方法。(3)提出基于强相关逻辑的贝叶斯网络(strongrelevantlogic-Bayesiannetworks，简称SRL．BNs)以及基于SRL—BNs的贝叶斯网络结构学习方法。从贝叶斯网络的底层逻辑出发

8、，针对现有的贝叶斯网络的概率逻辑模型存在的问题，构建基于强相关逻辑的贝叶斯网络形式化的表示系统，用确定子句逻辑的语言定义了贝叶斯网络的组件，并给出了宣言式的语义。给出了基于SRL-BNs的结构学习方法的具体