贝叶斯网模型的学习、推理和应用

• 作者: 冀俊忠 刘椿年 沙志强
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网模型 贝叶斯网学习 概率推理 数据挖掘 智能教学系统
• 年，卷（期）: 2003,（5）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 24-27,47
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 字数: 8942字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.05.008

摘要

近年来在人工智能领域,不确定性问题一直成为人们关注和研究的焦点.贝叶斯网是用来表示不确定变量集合联合概率分布的图形模式,它反映了变量间潜在的依赖关系.使用贝叶斯网建模已成为解决许多不确定性问题的强有力工具.基于国内外最新的研究成果对贝叶斯网模型的学习、推理和应用情况进行了综述,并对未来的发展方向进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘椿年	北京工业大学计算机学院	81	1010	16.0	29.0
2	冀俊忠	北京工业大学计算机学院	58	626	14.0	23.0
3	沙志强	北京工业大学计算机学院	4	167	4.0	4.0