贝叶斯网自动构造方法的应用研究-论文.pdf

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1、第23卷第1期牡丹江大学学报Vo1．23No．12014年1月MudanjiangUniversityJan．2014文章编号：1008．8717(2014)01．0133．03贝叶斯网自动构造方法的应用研究秦春影喻晓锋仝海燕唐淑萍(亳州师范高等专科学校理化系，安徽毫州236800)摘要：贝叶斯网是近年来受到众多研究者感兴趣的方向之一，在很多领域受到广泛的应用，如医学、气候、教育、心理等。利用贝叶斯网来解决实际问题的首要步骤就是构造贝叶斯网，在贝叶斯网的构造时需要确定网络节点的个数，节点之间依赖关系的定性表示，孤的定向以及节点

2、之间依赖关系的定量表示。如何快速的构建贝叶斯网受到广泛的关注。提出利用Hugin软件提供的应用程序接口(api)-~Java进行集成开发，自动构造贝叶斯网，对于拓宽贝叶斯网的应用范围和更加方便的使用贝叶斯网有理论和实践意义。关键字：贝叶斯网；应用程序接口；结构学习；参数学习、中图分类号：TP301．6文献标识码：A1引言有向无圈图，由节点和表示节点之间依赖关系的弧在教育、心理测量和医学等领域，贝叶斯网有组成；另一部分是节点之间依赖关系的定量表示，许多成功的应用。””贝叶斯网因其在处理不确定由条件概率表或条件概率分布表示。性问题

3、上强大的能力受到众多研究者的关注，在气候预测、故障诊断和人工智能等领域的研究在日趋加强。传统的贝叶斯网构造过程主要是由领域专家手动构造，通过历史数据或经验来估计网络参数，这个过程比较麻烦，并且受专家主观因素的影响较大。自动构造贝叶斯网就成为解决贝叶斯网构造问题的方法之一。通过自动构造贝叶斯网的方法，不图1苹果树的贝叶斯网模型但能构造贝叶斯网的图形结构，而且能自动通过相表1节点“干旱”的概率表应的参数估计模块估计出网络参数或网络结构。干旱=“有干旱”干旱=“没有干旱”2贝叶斯网0_30．7贝叶斯网是一个有向无圈图，其中节点代表随

4、机变量，节点间的边代表变量之间的直接依赖关表2节点“病害”的概率表系，每个节点都附有一个概率分布，根节点所附的病害=“有病害”病害=“没有病害”是它的边缘分布，非根节点所附的是条件概率分布。⋯0．20．8贝叶斯网由两部分构成，一部分是表示定性关系的为了更清楚的阐明贝叶斯网的概念，下面介绍收稿日期：2叭3．08．25基金项目：2010年安徽省自然科学研究项目fKJ2010BI23)、2013年安徽省自然科学研究项目(KJ2013B151)资助。作者简介：秦舂影(198l～)，女，硕士，讲师，研究方向：人工智能。133一个简单的例

5、子。Jack有一个小的果园，有一天发斯网建模，模型中包含三个节点，分别是：干旱，现苹果树在掉叶子，但是还没到正常的掉叶子的季病害和落叶，每个节点都有两个状态，节点干旱可节，所以Jack就想知道苹果树到底发生了什么?以是有干旱或没有干旱，节点病害可以是有病害或Jack知道苹果树会掉叶子的两种可能性：一是由于没有病害，节点落叶可以是有落叶或没有落叶。网干旱，二是由于病害。苹果树掉叶子可以使用贝叶络结构如上图1所示。表3节点“落叶”的条件概率表＼＼＼于旱病害干旱=“有干旱”干旱=“没有干旱”落叶＼病害=“有病害”病害=“没有病害”病

6、害=“有病害”病害=“没有病害”＼落叶=“有落叶”0．950．60．650．1落D-I-=“没有落叶”0．05O．40．350．93Hugin第三步：定义每个节点，设置每个节点的属性，Hugin是主要用于商业智能、风险预测、定包括名称，状态数目，状态标签及所属模型；价预测、风险分析、保险欺诈侦测、风险管理、犯第四步：网络的定性表示，即设定网络的结构，罪行为分析、气象气候分析等的基于贝叶斯网络的指定每个结点的父结点集合或者通过结构学习算一个决策开发工具。HUGIN是由总部位于丹麦法得出；奥尔堡的HunEXPERTA／S公司开发，

7、提供基于第五步：网络的定量表示，即设定网络的参数，复杂统计模型和贝叶斯网络(BN)的高级决策支可以通过专家指定或者从数据集中估计(比如常使持解决方案，被广泛应用于决策支持、医疗诊断、用EM算法估计)得出；故障修复、风险分析和安全评估。第六步：在前面5步的基础上，使用Hun提供了两种使用方式，一种是提供了图triangulation方法来构造贝叶斯网模型，并输出到形界面(GraphicalUserInterface，GUI)的方式，方便文件，这个文件可以是图形格式的，也可以是Hugin用户使用；另一种是提供应用程序接I3(App

8、lication的原文件。Pro~amInterface，API)，供使用进行二次开发，提5方法的应用供了基于Java，．NET，C，c++，ActiveX，WebService为了更加清楚的介绍自动构造贝叶斯网算法，共六种API。下面利用该算法自动构造了经典的贝叶斯网络：通