贝叶斯网络研究综述_胡春玲

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1、(自然科学版)JournalofHefeiUniversity(NaturalSciences)2013年2月第23卷第1期Feb．2013Vol．23No．1贝叶斯网络研究综述胡春玲(合肥学院网络与智能信息处理重点实验室，合肥230601)摘要:贝叶斯网络将概率理论和图论相结合，为解决不确定性问题提供了一种自然而直观的方法．近年来，贝叶斯网络已成为国内外智能数据处理的研究热点之一，被广泛应用于专家系统、决策支持、模式识别，机器学习和数据挖掘等领域．综述了贝叶斯网络的典型推理和学习算法，并对其进一步

2、的研究方向进行了展望．关键词:贝叶斯网络;推理;学习中图分类号:TP181文献标识码:A文章编号:1673－162X(2013)01－0033－08ResearchOverviewonBayesianNetworkHUChun－ling(KeyLaboratoryofNetworkandIntelligentInformationProcessing，HefeiUniversity，Hefei230601，China)Abstract:Bayesiannetworkisdevelopedbythei

3、ntegrationofprobabilitywithgraphtheory．Itprovidesanaturaltoolfordealingwithproblemofuncertainty．Inrecentyears，Bayesiannetworkhasbecomeahotresearchtopicinthefieldofintelligentdataprocessingandhasbeenwidelyusedinexpertsystems，decisionsupport，patternrecog

4、nition，machinelearninganddatamining．BasedonthesummaryoftheexistingclassicalgorithmsforinferringandlearningBayesiannetwork，thepapergivesperspectiveresearchdirectionofBayesiannetwork．Keywords:Bayesiannetwork;reasoning;learning1概述现实世界中存在着大量的不确定性现象，专家系统、决策

5、支持、数据挖掘等领域都需要对不确定性信息和知识进行有效地表示、推理和学习．概率模型是处理随机现象的有力工具，人们对如何使用概率理论来有效处理不确定性信息和知识，进行了长期的、坚持不懈的研究，提出并实现了许多基于概率的智能信息处理模型和方法，贝叶斯网络是其中最具有代表性的智能信息处理模型．贝叶斯网络的奠基性工作是数学家Bayes撰写的一篇具有哲学性的论文:AnEssaytowardSolvinga［1］ProblemintheDoctrineofChances．Jeffreys的著作《概率论》标志着贝

6、叶斯学派的形成，针对无信息先验［2］分布，Jeffreys提出了重要的杰弗莱准则．在对图的拓扑结构与变量之间条件独立性之间的关系深入研［3］究的基础上，美国加州大学的Pearl于1988年首次提出了贝叶斯网络模型．贝叶斯网络一经提出，就引起了广泛的关注，该网络基于概率理论和图论，既有牢固的数学基础，又有形象直观的语义，是目前不确定知识表示和推理领域中最有效的理论模型之一．贝叶斯网络不仅具有强大的建模功能，而且具有完美的推理机制，贝叶斯网络能够通过有效融合先验知识和当前观察值来完成各种查询．在过去的二

7、十多年里，贝叶斯网络在很多领域证明了其价值，其中包括医疗诊断、治疗规划、机器故收稿日期:2012－11－01修回日期:2012－12－20基金项目:安徽省教育厅自然科学基金项目(KJ2010B177)资助。作者简介:胡春玲(1970—)，女，安徽枞阳人，合肥学院网络与智能信息处理重点实验室讲师，博士;研究方向:贝叶斯网络和数据挖掘．34合肥学院学报(自然科学版)第23卷障诊断、用户建模、自然语言理解、规划、计算机视觉、机器人、数据挖掘、欺诈侦察等一系列领域．贝叶斯网络模型的研究可以大致分成3个阶段:

8、(1)贝叶斯网络推理机制的研究;(2)贝叶斯网络学习方法的研究;(3)贝叶斯网络在实际问题领域的应用研究．目前，贝叶斯网络模型在众多的问题领域得到了广泛有效的应用，近些年的机器学习和数据挖掘的蓬勃发展为贝叶斯网络模型本身的发展及其在实际问题领域的应用提供了更为广阔的空间．2贝叶斯网络的研究2．1贝叶斯网络推理的研究贝叶斯网络的知识表示于20世纪80年代末到90年代初取得了重大突破．Geiger等通过深入研究图模型的拓扑结构和随机变量的独立性之间的对应关系，首次提出了有