贝叶斯网络推理（贝叶斯网络推理算法）
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动态贝叶斯网络推理学习理论及应用的目录
他主张利用概率论作为似真推理的基础，并且开发了贝叶斯网络作为表示及计算概率置信的实用工具。
动态贝叶斯网络理论是贝叶斯网络理论的延拓，研究内容涉及推理和学习两大方面，该理论在人工智能、机器学习、自动控制领域得到越来越广泛的应用。
3 贝叶斯网络推理 概率推理是 BN 应用的主要目的之一。BN 推理是根据某些已知给定值的节点，估计未知节点的值。
目前如何通过结构学习自动确定和优化网络的拓扑结构是 BN 的一个研究热点。3 条件独立性假设 条件独立性假设是BN进行定量推理的理论基础，可以减少先验概率的数目，从而大大地简化推理和计算过程。
年4月毕业于西北工业大学系统工程专业获工学博士学位。现为清华大学自动化系博士后，西安工业大学教师。
贝叶斯网络基本原理
最早由Judea Pearl于1988年提出的贝叶斯网络实质(Bayesian Network)上就是一种基于概率的不确定性推理网络。它是用来表示变量集合连接概率的图形模型，提供了一种表示因果信息的方法。当时主要用于处理人工智能中的不确定性信息。
贝叶斯网络跨越了包括人工智能(AI)、统计学、认知科学及哲学在内的多个领域。贝叶斯网络是上个世纪70年代末80年代初在AI领域经历的一场危机中由J.Pearl引入的。
贝叶斯网络是一种概率图模型，用于表示变量之间的依赖关系，并且可以进行推理和预测。它的名字来源于英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes），因为它利用了贝叶斯定理来计算条件概率。
贝叶斯网络的优缺点是什么?怎么克服它的缺点?
1、贝叶斯理论是处理不确定性信息的重要工具。作为一种基于概率的不确定性推理方法，贝叶斯网络在处理不确定信息的智能化系统中已得到了重要的应用，已成功地用于医疗诊断、统计决策、专家系统等领域。
2、最大的缺点是不支持环型网络，还有个人认为对数据量要求高，算的很慢，除非网络已经知道。
3、但是当前的神经网络仍普遍存在收敛速度慢、计算量大、训练时间长和不可解释等缺点。（4）k-近邻 k-近邻(kNN，k-Nearest Neighbors)算法是一种基于实例的分类方法。
4、）与生成模型缺点对应，首先是节省计算资源，另外，需要的样本数量也少于生成模型。2）准确率往往较生成模型高。
5、不过经过各方面的试验，现在采用的新的合成方法已基本克服了面料染色的问题。
