文档介绍：华中科技大学
硕士学位论文
贝叶斯网学习方法及应用研究
姓名:郭艳军
申请学位级别:硕士
专业:概率论与数理统计
指导教师:叶鹰
20090501
华中科技大学硕士学位论文
摘要
现实世界以及各个学科领域存在着大量的不确定现象和问题。贝叶斯网是概率
论与图论相结合的产物,它一方面用图论的语言直观揭示问题的结构,另一方面按
照概率论的原则对问题的结构加以利用,降低推理的计算复杂度,为解决不确定问
题提供了一种直观易懂的方法。目前,贝叶斯网已成功应用于工业、农业、生物、
医疗和军事等各个领域,并产生了显著的经济效益和社会效益。因此,对于贝叶斯
网的进一步研究具有重要的理论意义和实用价值。
本文主要工作和创新之处如下:
首先对贝叶斯网进行概述,介绍了贝叶斯网的发展、研究现状及应用领域,总
结归纳了各种贝叶斯网分类模型的特点,以及与其它方法相比,贝叶斯网的优势与
特点。
其次,介绍了贝叶斯网的各类学习算法,并对贝叶斯网学习算法中的一些问题
进行了分析。在参数学习部分,融合主成分分析和专家建网的思想,讨论了一种完
全依靠专家知识建网的方法。首先由多个领域专家结合“概率标度尺”给出网络中
各节点参数值,由评定指标确定各专家权重,最后经加权平均确定各网络参数。其
中,在确定各专家权重时先对各指标得分经主成分分析法处理,消除了信息的重叠
性,有利于提高计算结果的精度,而且此法由于赋予了各专家一个适当的权重,降
低了个人因素的影响。在结构学习部分,提出了一种似然比检验法来确定贝叶斯网
络结构。主要思想是通过构造似然比统计量对待定网络中各节点间的条件独立性进
行检验,从而确定网络结构。
最后,基于财务预警对企业的生存有着至关重要的作用,本文通过选取十二项
财务指标,经主成分分析法处理,构造了一种朴素贝叶斯网模型对企业财务状况进
行预警。实验结果表明此模型能够达到与 Logistic 回归模型相当的预测水平,同时包
含了贝叶斯网所特有的优点。因此,对企业财务分析人员有一定的参考价值。
关键词:贝叶斯网,主成分分析,参数学习,结构学习,财务预警
I
华中科技大学硕士学位论文
Abstract
There are many uncertain problems in the real world and some scientific fields. As the
combination of probability and graph theory, works can use graph theory to
picture the structure of the model on one hand. On the other hand, it can make the best of
the structure of the model to reduce plexity of the problem under probability rules.
So a natural and clear method is developed to deal with uncertain problems. Bayesian
networks are widely used in industry, agriculture, medical treatment and national defense,
etc, and it has already brought remarkable benefit both in economic and society for us. So
it is of great academic meaning and utility value to have a further study of Bayesian
networks.
The main work and innovations of this paper are as follows:
First, the overview of the works. The thesis introduces the background,
actuality and application fields, it also summarizes the characteristics of kinds of
classification models. After that, the advantages works are pared with
other methods.
Secon