基于贝叶斯网络的不确定性知识的推理方法

• 作者: 崔晓瑜 涂序彦 程乾生 胡玉胜
• 来源期刊: 计算机集成制造系统
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网络 人工智能 条件无关性 因果关系 因果推理 诊断推理
• 年，卷（期）: 2001,（12）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 65-68
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 3871字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-5911.2001.12.014

摘要

贝叶斯网络是不确定性知识表达与推理的一种新方法.它是概率论和图论相结合的产物,可用于复杂多因果关系的分析,是人工智能领域的研究热点和重要成果之一.由于它的解决方案明确、直观,所以近年来在远程医疗、故障诊断以及数据挖掘等领域,得到了广泛的应用.本文论述了贝叶斯网络的基本理论、方法和应用,并指出当前所存在的主要问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	涂序彦	北京科技大学信息工程学院自动化系	254	2232	21.0	35.0
2	程乾生	北京大学数学科学学院信息科学系	48	1054	16.0	31.0
3	崔晓瑜	北京大学数学科学学院信息科学系	5	207	2.0	5.0
4	胡玉胜	北京科技大学信息工程学院自动化系	2	199	2.0	2.0