描述贝叶斯网络的预测、诊断和训练算法

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　　题目:描述贝叶斯网络的预测、诊断和训练算法

　　描述贝叶斯网络的预测、诊断和训练算法

　　正确答案：贝叶斯网络又称信度网络，是Bayes方法的扩展，是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。一个贝叶斯网络是一个有向无环图（DirectedAcyclicGraph，DAG），由代表变量结点及连接这些结点有向边构成。结点代表随机变量，结点间的有向边代表了结点间的互相关系（由父结点指向其子结点），用条件概率进行表达关系强度，没有父结点的用先验概率进行信息表达。结点变量可以是任何问题的抽象，如：测试值，观测现象，意见征询等。适用于表达和分析不确定性和概率性的事件，应用于有条件地依赖多种控制因素的决策，可以从不完全、不精确或不确定的知识或信息中做出推理。（1）贝叶斯网络本身是一种不定性因果关联模型；（2）贝叶斯网络具有强大的不确定性问题处理能力；（3）贝叶斯网络能有效地进行多源信息表达与融合。

　　关键词:结点 网络 概率

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