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贝叶斯网络结构学习与应用研究
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贝叶斯网络结构学习与应用研究
论文目录
摘要
第1-7页
ABSTRACT
第7-17页
第1章 绪论
第17-27页
· 贝叶斯网络学习
第18-20页
· 结构学习
第18-19页
· 参数学习
第19-20页
· 贝叶斯网络推理
第20-21页
· 后验概率问题
第20-21页
· 最大可能解释MPE问题
第21页
· 最大后验假设MAP问题
第21页
· 贝叶斯网络的应用
第21-24页
· 故障诊断
第22页
· 可靠性分析
第22-23页
· 态势评估
第23-24页
· 本文的主要工作及贡献
第24-25页
· 本文的组织结构
第25-27页
第2章 相关知识及研究工作
第27-45页
· 贝叶斯网络
第27-31页
· 数学模型
第27-29页
· 有向分离
第29-31页
· 主要结构学习方法
第31-40页
· 基于约束的方法
第32-35页
· 基于搜索评分的方法
第35-40页
· 基于进化计算的结构学习方法
第40-42页
· 混合约束和搜索评分的结构学习方法
第42-43页
· 小结
第43-45页
第3章 基于离散人工蜂群算法的结构学习
第45-67页
· 引言
第45页
· 人工蜂群算法
第45-49页
· 算法流程
第46-47页
· 离散人工蜂群算法
第47-49页
· 基于MABC-BNL的结构学习
第49-54页
· 问题抽象
第49-50页
· 算法描述
第50-54页
· 复杂度和收敛性
第54-58页
· 复杂度分析
第54-56页
· 收敛性分析
第56-58页
· 实验与分析
第58-65页
· 标准贝叶斯网络数据集
第59页
· 参数选择
第59-62页
· 对比实验
第62-65页
· 小结
第65-67页
第4章 基于混合约束的结构学习
第67-85页
· 引言
第67-68页
· 基于图分解的结构学习
第68-69页
· 理论分析
第69-73页
· 基于分解评分合成的结构学习
第73-79页
· DSC流程
第73-74页
· 构建无向独立图
第74-76页
· 递归分解
第76-77页
· 搜索评分
第77-78页
· 子结构合成
第78-79页
· 实验与分析
第79-82页
· 实验数据
第79-80页
· 实验对比与分析
第80-82页
· 小结
第82-85页
第5章 基于贝叶斯网络的多标签分类
第85-97页
· 引言
第85-86页
· 多标签分类
第86-87页
· 基于贝叶斯网络的多标签分类
第87-90页
· 标签贝叶斯网络模型
第87-88页
· K邻域
第88-89页
· 不确定性标签推理
第89-90页
· 算法步骤
第90页
· 实验结果及分析
第90-96页
· 实验数据
第90-91页
· 评价标准
第91-92页
· 对比算法
第92-93页
· 实验结果及分析
第93-96页
· 小结
第96-97页
第6章 总结与展望
第97-101页
· 本文总结
第97-98页
· 有待进一步研究的内容
第98-101页
参考文献
第101-111页
致谢
第111-113页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果
第113-114页
本篇论文共
114
页,
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