贝叶斯网络应用中的结构学习方法研究-论文.pdf

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1、a叶姣2014年第27卷第4期ElectronicSci．＆Tech．／Apr．15．2014贝叶斯网络应用中的结构学习方法研究张秀方，唐兴佳(西安电子科技大学理学院，陕西西安710071)摘要贝叶斯网络是用于表示不确定变量之间潜在依赖关系的图形模型。结构学习是贝叶斯网络学习的核心。有效的结构学习方法和算法是构建最优网络结构的基础。文中对迄今为止贝叶斯网络应用中的结构学习方法进行探讨，从复杂度、适用性等方面对其进行分析比较，并指出每种方法的关键环节和主要思想，对实际应用中的方法选择和研究提供了参考。关键词贝叶斯网络；结构学习；完备数据；不完备数据中图分类号029文献标识码A文章编

2、号1007—7820(2014)04—179—04StructureLearningMethodsinBayesianNetworkApplicationZHANGXiufang，TANGXingjia(SchoolofScience，XidianUniversity，Xi’an710071，China)AbstractBayesiannetworkisthegraphicalmodelusedtodescribepotentialdependenciesbetweenuncertainvariables．StructurelearningisthecoreofBayesiann

3、etworklearning．TheeffectivelearningmethodsandalgorithmsofstructurelearningarethefoundationofconstructingBayesiannetwork．Inthispaper，wesummarizethepresenta—chievementonBayesiannetworkstructurelearning，withathoroughanalysisoftheircomplexityandapplicationpres-entedandsomekeyaspectsandmainideaoft

4、hemethodspointedout．Thesummaryishelpfulinselectingpropermethodsinpracticalapplications．Keywordsbayesiannetwork；structurelearning；competedata；incompletedata贝叶斯网络(Bayesiannetwork)¨是由Pearl于(2)从数据中学习。(3)从知识库中创建。实际应用1986年提出的一种不确定知识表示模型。贝叶斯网中往往综合利用这几种方法，以专家知识为主导，以数络又称信念网络、概率网络或因果网络_2j。它主要由据库和知识库为辅助

5、，既保证建模的效率，又兼顾准确两部分构成：(1)有向无环图(DirectedAcyclicGraph，性。但是在不具备专家知识的前提下，从数据中学习DAG)。(2)条件概率表(ConditionalProbabilityTable，贝叶斯网络结构的研究就显得尤为重要。完备数据下CPT)。有向无环图被广泛用于表示变量间的独立、条的结构学习方法主要分以下几种。件独立和因果关系。1．1基于依赖性测试的贝叶斯结构学习方法在贝叶斯网络应用中，结构学习是一个NP难题。基于依赖性测试的方法将贝叶斯网络看作编码了为克服在网络构建中计算和搜索的复杂性，很多学者变量独立性关系的图结构，通过学习变量间

6、独立关系已经做了大量的探索性工作_】Hj。贝叶斯网络结构来确定网络结构，其核心思想是：通过样本集D验证学习是指对给定的数据集，从数据中学习贝叶斯网络条件独立性，(，Ic)是否成立，若成立，则它在网结构，找到一个与数据集拟合最好的网络。贝叶斯网络5中节点置和被有向分割，节点置和X间不存络结构学习分为完备数据和不完备数据两种情况。具在边；若不成立，变量置和时依赖的，网络中节点有完备数据的贝叶斯网络结构学习方法比较成熟，但和之间存在边。然后，利用节点集之间的条件独从不完全数据中学习贝叶斯网络比较困难，现有算法立性，建立一个有向无环图，以尽可能多地覆盖这些条仍有缺陷¨。件独立。1贝叶斯网

7、络的结构学习方法常用的独立性检验的方法有检验和基于互信息的检验方法。1993年Sprites等提出的SGS算法是经典贝叶斯建模一共有3种方法：(1)依靠专家建模。的以条件独立性测试确定拓扑结构的算法。该算法从无向完全图出发，如果节点间存在无向分割集，则删除收稿日期：2013—08—19作者简介：张秀方(1988一)，女，硕士研究生。研究方向：它们之间的边；然后通过统计来确定剩余边的方向。多维贝叶斯分类器。E—mail：zhangxiufang666@yeah．net2002年，C