贝叶斯网络推理与学习方法研究

• 作者: 宋财文 段霄雨
• 来源期刊: 信息记录材料
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网络 推理 学习
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 综述与论著
• 页码范围: 18-20
• 页数: 3页
• 分类号: TP39
• 字数: 3048字
• 语种: 中文

摘要

近年来,在计算机领域的研究中,图模型的研究取得了令人瞩目的进展,其中最具代表性的便是贝叶斯网络,其作为一种描述、学习、推理计算复杂条件下概率分布的决策性工具,在医学、生物信息学、工程学等许多领域得到了广泛的应用,许多我们所熟知的工具,如隐马尔科夫模型、马尔科夫场等,都随着贝叶斯网络的发展走进了人们的视野.本文着重讲述了贝叶斯网络当前的研究进展,并详细论述了与之有关的推理学习算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段霄雨	吉林大学软件学院	2	1	1.0	1.0
2	宋财文	吉林大学软件学院	2	1	1.0	1.0