图模型的推理方法研究

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概率论的方法以古典的概率论理论为框架.近几年来,概率论和图论的结合产生的图模型理论.由于它具有模型适应性强、模型容易被理解和解释、利于从数据中进行结构参数学习、能够处理隐参数和数据丢失等,使得图模型理论研究和实际应用在AI领域里扮演着越来越重要的角色.图模型的研究可以分为学习和推是两类.学习主要是根据各变量之间的联构造网络,从一批已知数据中进行参数学习和结构学习.推理则是在网络已知的情况下,对一批新的数据,推理出与网络同构的网络各变量之间新的概率方法.该论文研究的是图模型的推理方法,主要研究图模型的基本结构和贝叶斯网络的推理方法;总结证据在树中的传播过程;构造贝叶斯网络,然后转化为联接树,应用证据传播算法进行推理,并应用于实际的烟叶分级等网络中.
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