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《貝葉斯網(wǎng)絡(luò)發(fā)展及其應(yīng)用綜述_黃影平.pdf》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、第３３卷第１２期北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)Ｖｏｌ．３３Ｎｏ．１２２０１３年１２月ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｆＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＤｅｃ．２０１３貝葉斯網(wǎng)絡(luò)發(fā)展及其應(yīng)用綜述黃影平（上海理工大學(xué)光電信息與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院，上海２０００９３）摘要：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（ＢＮ）是一種用于描述變量間不確定性因果關(guān)系的圖形網(wǎng)絡(luò)模型，用于不確定性系統(tǒng)建模和推理，處理涉及到預(yù)測(cè)智能推理、診斷、決策風(fēng)險(xiǎn)及可靠性分析的問(wèn)題．本文首先對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)做了一個(gè)簡(jiǎn)略的介紹，隨后綜述了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)近３０年的發(fā)展及功能
2、擴(kuò)展，對(duì)其在工程技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用包括故障診斷及可靠性分析等方面做了一個(gè)回顧，最后對(duì)ＢＮ現(xiàn)有的不足和未來(lái)的研究趨勢(shì)做了總結(jié)和展望．關(guān)鍵詞：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；故障診斷；可靠性分析中圖分類(lèi)號(hào)：ＴＰ２９文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ文章編號(hào)：１００１－０６４５（２０１３）１２－１２１１－０９ＳｕｒｖｅｙｏｎＢａｙｅｓｉａｎＮｅｔｗｏｒｋＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＨＵＡＮＧＹｉｎｇ－ｐｉｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＯｐｔｉｃａｌ－ＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔ
3、ｙｏｆＳｈａｎｇｈａｉｆｏｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ２０００９３，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＢａｙｅｓｉａｎＮｅｔｗｏｒｋ（ＢＮ）ｉｓａｇｒａｐｈｉｃａｌｎｅｔｗｏｒｋｍｏｄｅｌｆｏｒｔｈｅｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｏｆｔｈｅｖａｒｉａｂｌｅｓｂｅｔｗｅｅｎｃａｕｓａｌｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｉｅｓ．Ｉｔｉｓｂｕｉｌｔｆｏｒｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙｍｏｄｅｌｉｎｇａｎｄｒｅａｓｏｎｉｎｇ，ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｒｅｌａｔｅｄｔｏｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ，ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎ
4、ｔｒｅａｓｏｎｉｎｇ，ｄｉａｇｎｏｓｉｓ，ｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇ，ａｎｄｒｉｓｋ／ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ａｂｒｉｅｆｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｏｎＢＮｗａｓｇｉｖｅｎ．ＴｈｅｎｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔａｎｄｆｕｎｃｔｉｏｎｅｘｐａｎｓｉｏｎｏｆＢＮｗｉｔｈｉｎｔｈｅｒｅｃｅｎｔ３０ｙｅａｒｓｗａｓｏｕｔｌｉｎｅｄ，ａｎｄＢＮａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎｃｌｕｄｉｎｇｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ
5、，ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓｅｔｃ．ｗａｓｒｅｖｉｅｗｅｄ．ＦｉｎａｌｌｙＢＮｅｘｉｓｔｉｎｇｄｅｆｉｃｉｅｎｃｉｅｓａｎｄｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｔｒｅｎｄｓｗａｓｓｕｍｍａｒｉｚｅｄａｎｄｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｂａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋ（ＢＮ）；ｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｔｉｃｓ；ｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種用于描述變量間不確定性因Ｃ＝ｔｒｕｅ，要計(jì)算節(jié)點(diǎn)Ａ的概率，因?yàn)楣?jié)點(diǎn)Ｃ和Ａ相果關(guān)系的圖形網(wǎng)絡(luò)模型，由節(jié)點(diǎn)、有向連線(xiàn)和節(jié)點(diǎn)概關(guān)，
6、相當(dāng)于計(jì)算條件概率率表組成，其中有向連線(xiàn)代表節(jié)點(diǎn)間的因果依賴(lài)Ｐ（Ｃ／Ａ）Ｐ（Ａ）Ｐ（Ａ／Ｃ）＝．（１）關(guān)系．Ｐ（Ｃ）由于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)要求節(jié)點(diǎn)之間不能形成任何閉從表１和表３知道Ｐ（Ａ）＝０．１和Ｐ（Ｃ／Ａ）＝環(huán)，所以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型也被稱(chēng)作有向無(wú)環(huán)圖．圖１０．８，所以式（１）的分子等于０．０８，其分母是邊界概率Ｐ（Ｃ），由于節(jié)點(diǎn)Ｃ只和節(jié)點(diǎn)Ａ有關(guān)系，所以有是一個(gè)簡(jiǎn)單的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，包含４個(gè)節(jié)點(diǎn)（或稱(chēng)Ｐ（Ｃ）＝Ｐ（Ｃ／Ａ）Ｐ（Ａ）＋Ｐ（Ｃ／ｎｏｔＡ）×變量），每個(gè)節(jié)點(diǎn)有２個(gè)狀態(tài)（ｔｒｕｅｏｒｎｏｔｔｒｕｅ）
7、．表Ｐ（ｎｏｔＡ）＝０．８×０．１＋０．１×０．９＝０．１７．１和表２是２個(gè)邊界節(jié)點(diǎn)Ａ，Ｂ的先驗(yàn)概率表，表３把以上值代入式（１）得到Ｐ（Ａ／Ｃ）＝０．４７１．和表４是節(jié)點(diǎn)Ｃ，Ｄ的條件概率表．利用這個(gè)模型如果要計(jì)算節(jié)點(diǎn)Ｄ的概率，由于節(jié)點(diǎn)Ｄ和節(jié)點(diǎn)可以推算出給定證據(jù)下任何節(jié)點(diǎn)的概率，其基本原Ａ，Ｂ相關(guān)，根據(jù)邊界概率的定義有理是貝葉斯理論．例如，如果知道節(jié)點(diǎn)Ｃ發(fā)生了，即收稿日期：２０１２－１２－２０基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（６１３７４１９７）；上?？莆萍紕?chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃資助項(xiàng)目（１３５１０５０２６
8、００）作者簡(jiǎn)介：黃影平（１９６６—），男，教授，博士生導(dǎo)師，Ｅ－ｍａｉｌ：ｈｕａｎｇｙｉｎｇｐｉｎｇ＠ｕｓｓｔ．ｅｄｕ．ｃｎ．１２１２北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)第３３卷ＤＤＰ（Ｄ）＝ＰＰ（Ａ）Ｐ（Ｂ）＋ＰＰ（Ａ）Ｐ（ｎｏｔＤ）＋（Ａ，Ｂ）（Ａ，ｎｏｔＢ）ＤＤＰＰ（ｎｏｔＡ）Ｐ（Ｄ）＋ＰＰ（ｎｏｔＡ）Ｐ（ｎｏｔＤ）．（２）（ｎｏｔＡ，Ｂ）（ｎｏｔＡ，ｎｏｔＢ）在沒(méi)有任何證據(jù)提供給網(wǎng)絡(luò)的情況下有初始邊貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有如下特點(diǎn)：界概率為①可以非常直觀(guān)地顯示事件（節(jié)點(diǎn)）間的因果Ｐ（Ｄ）＝０．８×０．１
