基于改进准则的贝叶斯网络模型选择

发布时间：2017-10-10 05:09

  本文关键词：基于改进准则的贝叶斯网络模型选择

  更多相关文章： 贝叶斯网络 模型选择 α-BIC准则 MMHC

【摘要】：贝叶斯网络(Bayesian network,BN)是一种基于概率论和图论的相关知识而提出的图模型。它可以利用图的直观性将随机变量间复杂的关系得以呈现,因此在高维数据和复杂系统的研究中得到了很好的应用,逐步发展为现代统计学研究领域的热点。在近几年,关于贝叶斯网络的研究越来越受国内外学者的重视,其中模型选择是个关键问题,然而仅靠专家根据相关领域的知识来构建贝叶斯网络相当困难,甚至是不可能的。因此,通过对数据集的学习,构建贝叶斯网络具有重要意义。在深入研究贝叶斯网络基础理论及模型选择方法的基础上,从不同角度对原有方法进行改进,进而优化了贝叶斯网络模型选择的效果。具体工作有：对模型选择的评价准则进行了改进。在现有的贝叶斯网络模型选择的各种评价准则中,BIC评价准则最为常用。BIC准则的推导是基于大样本前提下进行的,小样本情况下构建的网络连通性不足,过于稀疏。小样本情况下,AIC准则构建的网络却比较复杂。针对这个问题,本文在深入分析这两个评价准则的基础上,引入调整因子,将BIC与AIC准则的惩罚项做加权处理,提出α-BIC评价准则,并结合理论分析和仿真模拟探讨了新准则在小样本条件下改进的合理性和建网的有效性。另外,对于目前越来越多的高维数据集,最大最小爬山法(MMHC)在贝叶斯网络模型选择问题上得到了广泛使用。该方法分两阶段,在第一阶段利用独立性检验降低了第二阶段评分搜索的搜索空间,建网的质量和效率较优,但第二阶段所用到的评价准则BDeu会对网络及参数的先验概率分布提前做假设,然而实际应用时不一定能满足这些概率分布的假设；而且该准则没有考虑对模型的复杂程度进行惩罚。而α-BIC准则综合考虑了所选网络与数据的拟合程度和模型自身的复杂程度,于是本文将α-BIC评价准则应用到MMHC方法中,并通过仿真模拟比较分析大样本情况下,α-BIC准则与BDeu、BIC、AIC准则对MMHC建网效果的影响。
【关键词】：贝叶斯网络 模型选择 α-BIC准则 MMHC
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 贝叶斯网络及其模型选择的发展和研究现状11-12
• 1.3 本文研究思路及章节安排12-14
• 1.3.1 研究思路12-13
• 1.3.2 章节安排13-14
• 第2章 基本概念介绍14-20
• 2.1 概率论中相关知识14-15
• 2.2 图论中相关知识15-16
• 2.3 贝叶斯网络基本理论16-20
• 第3章 基于α-BIC准则的贝叶斯网络模型选择20-31
• 3.1 原有评价准则及准则比较方法20-21
• 3.2 对BIC、AIC准则的分析21-23
• 3.3 α-BIC评价准则及其合理性分析23-24
• 3.4 仿真模拟及分析24-31
• 第4章 α-BIC准则在MMHC方法中的应用31-40
• 4.1 MMHC方法的介绍31-35
• 4.2 MMHC方法评价准则存在的不足及改进分析35-36
• 4.3 仿真模拟及结果分析36-40
• 结论与展望40-42
• 致谢42-43
• 参考文献43-48
• 攻读硕士学位期间发表论文情况48

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 赵越;茹婷婷;;分层贝叶斯网络模型研究[J];广西轻工业;2011年08期

2 陈亮;;改进的贝叶斯网络模型在保险欺诈挖掘中的应用[J];河南城建学院学报;2012年01期

3 秦小虎;刘利;张颖;;一种基于贝叶斯网络模型的交通事故预测方法[J];计算机仿真;2005年11期

4 柴慧敏;王宝树;;态势评估中的贝叶斯网络模型研究[J];西安电子科技大学学报;2009年03期

5 黄建明;方娇莉;王心平;;大学课程贝叶斯网络模型研究[J];贵州大学学报(自然科学版);2009年02期

6 张凌宇;马宗民;严丽;;一种基于贝叶斯网络模型及多策略计算的本体映射方法[J];小型微型计算机系统;2012年11期

7 欧洁;;基于贝叶斯网络模型的用户兴趣联合推送[J];计算机科学;2003年12期

8 王鹏;周厚顺;王树宗;;物元贝叶斯网络模型研究[J];国防科技大学学报;2009年01期

9 金盛;王殿海;祁宏生;;单线圈检测器速度估计的贝叶斯网络模型[J];交通运输系统工程与信息;2010年01期

10 石杰;;简析贝叶斯网络模型在侦查中的应用[J];法制与经济(中旬);2011年12期

中国重要会议论文全文数据库 前5条

1 夏雪峰;孙之荣;;动态贝叶斯网络结合先验生物学知识构建调控网络[A];第九次全国生物物理大会学术会议论文摘要集[C];2002年

2 刘贝;李勇;孟繁疆;芦艳敏;;基因调控网络模型的研究[A];黑龙江省计算机学会2007年学术交流年会论文集[C];2007年

3 黄山;瞿笔玄;顾秋艳;曹亦薇;;贝叶斯网络模型在阅读理解测验中的应用[A];全国教育与心理统计与测量学术年会暨第八届海峡两岸心理与教育测验学术研讨会论文摘要集[C];2008年

4 陈林;章志凌;罗海飞;邵晓敏;汪更生;陈弈秋;何伟杰;;基于贝叶斯网络模型的智能节目选择的设计与实现[A];第二十四届中国控制会议论文集（下册）[C];2005年

5 钟女娟;刘言训;;中药经验要素贝叶斯网络模型构建及应用[A];2011年中国卫生统计学年会会议论文集[C];2011年

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 朱浩;一类动态贝叶斯网络模型及其应用研究[D];重庆大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前4条

1 兰志霞;基于改进准则的贝叶斯网络模型选择[D];西南交通大学;2016年

2 田冰;分布式异构贝叶斯网络模型及其移动商务应用[D];广东工业大学;2008年

3 曹明;监控事件检测的贝叶斯网络模型优化研究[D];上海交通大学;2011年

4 张茹;基于贝叶斯网络模型的风机齿轮箱的故障分析诊断[D];哈尔滨理工大学;2014年

，

本文编号：1004490