混合贝叶斯网的概率推理

项目名称： 混合贝叶斯网的概率推理

项目编号： No.11126106

项目类型： 专项基金项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 金属学与金属工艺

项目作者： 王晓飞

作者单位： 东北师范大学

项目金额： 3万元

中文摘要： 贝叶斯网是研究不确定性问题的重要工具，它被广泛应用于医疗诊断、风险资本决策、金融分析等众多领域。作为概率论与图论结合的产物，贝叶斯网一方面用图论的语言直观展示了变量间的结构，另一方面利用变量间的条件独立关系有效地降低了问题的复杂程度。 早期的贝叶斯网描述的是离散型变量之间的相依关系。然而，随着实际应用领域的发展和需要，使得人们关心的网络模型不再局限于纯粹的离散型或连续型变量，而是，既有离散型又有连续型变量的混合网络模型。对于这样的模型，在混合贝叶斯网的框架下进行建模和概率推理，对许多实际的决策问题有非常好的指导意义。 本项目的首要目标就是研究混合贝叶斯网的概率推理。此外，现有的混合贝叶斯网络多是基于条件高斯分布，在这种分布下网络的结构带有一定的限制。如何突破这些限制，进行相应的数据分析和建模也是我们要研究的课题。

中文关键词： 分解；连接树；分离树；；

英文摘要：

英文关键词： decomposition；junction tree；separation tree；；