贝叶斯网络生成学习和判别学习对比研究-山东建筑大学学报
机器学习中的决策树与贝叶斯网络
机器学习中的决策树与贝叶斯网络随着计算机处理能力的不断提高，机器学习作为一种应用人工智能思想的技术，被广泛应用于数据分析、预测、分类等问题的解决上。
机器学习的模型比较繁多，其中决策树和贝叶斯网络是比较常见的两种。
一、决策树决策树是一种基于树形结构的决策分析模型，解决的问题是分类问题和回归问题。
在分类问题中，每一个叶子节点代表着一个类别，每一次分类操作基于一个属性进行分裂，使得分裂后的簇内差异最小，簇间差异最大。
在回归问题中，每一个叶子节点上的值是一个数值，对于每一个非叶子节点，基于一个属性进行分裂并保证分裂后的误差最小。
决策树的优点在于：1.易于理解和解释，适用于处理有缺失值的数据，对于选择属性的问题具有较好的不确定性处理能力；2.可使用在连续型和离散型的特征变量上，使得它在处理含有时间和序列的数据时也拥有很好的表现；3.运行速度快，使用相对简单，它们通常都是乘法和加法运算，如果样本量不是非常大，训练速度相对较快。
决策树的缺点在于：1.容易过度拟合，树的深度越大，过度拟合问题就越严重，需要进行一定的剪枝操作；2.对于类别数量较多的分类问题，错误率会变得较高，因为在构造树的时候可能会出现一些分类较少的类别，但是它们也拥有自己的叶子节点；3.决策树是一个贪婪算法，只会考虑当前最优的切分点，而不会考虑全局最优解，因此构造的树可能不是最优决策树。
二、贝叶斯网络贝叶斯网络是一种概率图模型，用于表示变量之间的条件依赖关系，并且使用概率的方法来进行推理和决策。
它的构造包括两个步骤：第一步是构建结构，通过相关性分析确定变量之间的依赖关系；第二步是构建参数，计算变量之间的条件概率。
贝叶斯网络在处理不确定性问题上有很好的表现，因为对于贝叶斯网络中每个节点，可以通过给定其他节点的信息，计算该节点的后验概率。
贝叶斯网络的节点可以是离散的或连续的，因此在处理混合数据时的优势也比较显著。
贝叶斯网络的优点在于：1.可用于推断原因和效果，以及预测新数据；2.具有较好的不确定性处理能力，对于处理含噪声的数据、数据不完备或者数据不准确的情况有着较好的表现；3.贝叶斯网络建立在概率基础上，因此它是非常可靠的，能够提供全面和可靠的决策结果。
基于贝叶斯网络的石化生产车间施工风险评估
2022年第22卷第5期DOI：10.3969/j.issn.1672-7932.2022.05.011风险评价编辑高雪琦基于贝叶斯网络的石化生产车间施工风险评估李守全(胜利石油管理局房产管理维修中心，山东东营257200)摘要：选取典型物体打击事故为主要研究对象,利用事故树模型分析诱发事故的关键风险因素，开展基于贝叶斯网络及敏感性分析的半定量风险评估，计算得出物体打击事故的概率，并提出针对性风险防控措施。
结果显示，卸料平台风险、堆料风险、外脚手架风险等发生概率较大；卸料平台事件对物体打击事故的影响最大，超载荷堆放物料因素和物料超重因素对物体打击事故的影响最小。
关键词:风险评估；物体打击；事故树分析；贝叶斯网络；敏感性分析中图分类号:X937文献标识码:A文章编号：1672-7932(2022)05-055-070前言石化生产车间建设施工工程体量大、工期短、进度快，且作业人员及大型施工机械涉及较多，极易发生火灾爆炸、物体打击、高处坠落等伤亡事故。
尽管国家相继颁布实施的多项法规条例在一定程度上遏制了事故多发事态，但安全管理整体形势依然严峻。
国内外学者针对上述背景，运用模糊层次分析法、事故树分析法等对施工风险进行整体评估,如冯阳运用层次模糊综合评价方法对现场施工的整体安全性进行打分［1］；张超针对工业厂房项目施工现场存在的主要危险源进行了分类,并采用层次分析法进行计算［2］；张江华等在模糊层次分析法确定指标权重的研究中，提出自信度改进Delphi法确定重要性矩阵［3］。
但上述研究均未从事故角度出发进行深入分析。
因此，结合生产车间综合体施工现场危险源点多面广，人不安全行为、物不安全状态、环境不安全因素及立体化交叉施工等控制困难的特点，在充分分析风险源基础上，基于贝叶斯网络对典型物体打击事故进行半定量安全评估，以期为减少事故发生提供理论支撑。
1石化生产车间建设施工风险辨识鱼骨图又称树枝图或特性因素图，是1953年由日本东京大学ISHIKAWA教授设计的一种找出问题原因的方法，首次应用于日本后逐渐引进到其他国家⑷。
机器学习中的贝叶斯网络及其推理分析
机器学习中的贝叶斯网络及其推理分析张慧莹;宁媛;邵晓非【摘要】机器学习作为当今国内外研究的热点在智能系统中得到了重视和运用,贝叶斯是机器学习的核心方法之一,以贝叶斯理论作为中心的贝叶斯网络必将应用延伸到各个问题领域,本文介绍了贝叶斯网络的概念及其学习推理过程,并结合MATLAB中的BNT工具箱,引用来自UCI的标准数据集对贝叶斯网络进行仿真测试.【期刊名称】《现代机械》【年(卷),期】2012(000)002【总页数】4页(P91-94)【关键词】机器学习;贝叶斯网络;MATLAB;贝叶斯学习推理;BNT工具箱【作者】张慧莹;宁媛;邵晓非【作者单位】贵州大学电气工程学院,贵州贵阳550003;贵州大学电气工程学院,贵州贵阳550003;贵州大学电气工程学院,贵州贵阳550003【正文语种】中文【中图分类】TP1830 引言机器学习作为当今国内外研究的热点，在智能系统中得到了重视和运用，而贝叶斯是机器学习的核心方法之一，以贝叶斯理论作为中心的贝叶斯网络更是将应用延伸到各个问题领域，所有需要作出概率预测的地方都可以见到贝叶斯的影子，这背后的深刻原因在于现实世界本身就是不确定的，人类的观察能力是有局限性的，这正是贝叶斯网络的优点，值得深入研究。
1 机器学习机器学习即是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
对于机器学习的研究成果已经无声的走入了人类的日常生活，自动驾驶、智能机器手、智能窗帘等等很多方面都可以看到机器学习的应用，它不仅为人类的生活带来了便利，也引领着全世界进入一个智能化的多元世纪。
机器学习旨在建立学习的计算理论，构造各种学习系统，并在各个领域应用这些系统，它有四个构成要素:环境、学习环节、知识库和执行环节［1］。
四个环节之间构成了如图1 所示的关系流程，即“认识—实践—再认识”，从而实现机器学习的过程。
这样一个动态的学习过程表明，机器学习实际是一个有特定目的的知识获取过程，对知识的认识是机器学习研究的基础，知识的获取和提高是机器学习的两个重要内容。
基于贝努里分布的贝叶斯网络结构学习算法
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应用R软件bnlearn程序包学习贝叶斯网络
【 关键词】 贝叶斯网络 Ｒ 软件
【 中图分类号】 Ｃ８１２ 【 文献标识码】 Ａ ＤＯＩ １０. ３９６９ / ｊ. ｉｓｓｎ. １００２ － ３６７４. ２０２０. ０５. ０４０
∗基金项目:国家自然科学基金面上项目(８１７７３５４３)
实例分析与 Ｒ 程序
１ 实例
表 １ 记录了紧急护理病人各项监测指标共 ３７ 个ꎬ
目的是根据可获得的监测信息推算临床关注的 ８ 个结
局 指 标 的 状 态ꎬ 为 医 护 人 员 构 建 逻 辑 报 警 信 息 系
统 [９] ꎮ 现以预测病人是否会发生左心室衰竭为例ꎬ演
示贝叶斯网络分析的整个流程ꎮ
７８８
中国卫生统计 ２０２０ 年 １０ 月第 ３７ 卷第 ５ 期
表 １ 病人监测指标及其取值范围
编号
指标
释义
取值范围
１
２
３
４
５
６
７
８
９
１０
１１
１２
１３
１４
１５
１６
１７
１８
１９
２０
２１
２２
２３
２４
２５
２６
２７
２８
２９
３０
３１
３２
３３
３４
３５
３６
３７
ＣＶＰ ( ｃｅｎｔｒａｌ ｖｅｎｏｕｓ ｐｒｅｓｓｕｒｅ)
是收费软件ꎮ Ｒ 软件是一款完全免费的统计分析软
件ꎬ因其开源的特性而具有庞大的用户群及强大的拓
展和开发能力ꎮ Ｒ 内置了大量的统计分析函数及实现
的结 构 学 习 算 法 ( ｐｃ. ｓｔａｂｌｅꎬ ｇｓꎬ ｉａｍｂꎬ ｆａｓｔ. ｉａｍｂꎬ ｉｎ￣
genie 贝叶斯算法
genie 贝叶斯算法Genie贝叶斯算法Genie贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的机器学习算法，用于解决分类和概率推断问题。
它是一种有监督学习算法，通过学习训练数据集中的特征和标签之间的关系，来进行预测和推断。
贝叶斯定理是概率论中的一个重要定理，它描述了在已知某些条件的情况下，某一事件发生的概率。
Genie贝叶斯算法利用贝叶斯定理来计算在给定特征条件下，某个类别的概率。
它假设特征之间是相互独立的，然后根据训练数据中的特征和标签之间的关系，计算出每个类别的概率，并选择概率最大的类别作为预测结果。
Genie贝叶斯算法的优点之一是它能够处理大量的特征变量，而不会导致计算复杂度的显著增加。
这是因为它假设特征之间是相互独立的，从而简化了计算过程。
此外，Genie贝叶斯算法还可以处理缺失数据，因为它只需要计算给定特征条件下的类别概率。
Genie贝叶斯算法在实际应用中有着广泛的应用。
例如，在垃圾邮件过滤中，它可以根据邮件的特征（如发件人、主题、内容等）来判断邮件是否是垃圾邮件。
在文本分类中，它可以根据文本的特征（如词频、词义等）来将文本分类到不同的类别中。
在医学诊断中，它可以根据患者的症状和检测结果来判断患者是否患有某种疾病。
然而，Genie贝叶斯算法也有一些限制。
首先，它假设特征之间是相互独立的，这在某些情况下可能不成立。
例如，在自然语言处理中，词语之间的顺序和语法结构可能对文本的分类有重要影响，而这些信息无法通过Genie贝叶斯算法捕捉到。
其次，Genie贝叶斯算法对输入特征的先验分布有一定的依赖性，如果先验分布的假设不准确，可能会导致预测结果的偏差。
为了克服这些限制，研究人员提出了许多改进的贝叶斯算法，如朴素贝叶斯、多项式朴素贝叶斯和高斯朴素贝叶斯等。
这些改进的算法在某些情况下能够提供更好的性能和更准确的预测结果。
Genie贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的机器学习算法，用于解决分类和概率推断问题。
它简单而高效，并在许多领域得到了广泛应用。
贝叶斯分类多实例分析总结
用于运动识别的聚类特征融合方法和装置提供了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置，所述方法包括：将从被采集者的加速度信号中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方程组；通过求解线性方程组来确定每组聚类中心基向量的系数；使用聚类中心基向量的系数计算聚类中心基向量对子集的方差贡献率；基于方差贡献率计算子集的聚类中心的融合权重；以及基于融合权重来获得融合后的时频域特征集加速度信号时频域特征以聚类中心为基向量的线性方程组基向量的系数方差贡献率」融合权重基于特征组合的步态行为识别方法本发明公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法，包括以下步骤：通过加速度传感器获取用户在行为状态下身体的运动加速度信息；从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的互相关系数；采用聚合法选取参数组成特征向量；以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集，对分类器进行训练，使的分类器具有分类步态行为的能力；将待识别的步态加速度信号的所有特征向量输入到训练后的分类器中，并分别赋予所属类别，统计所有特征向量的所属类别，并将岀现次数最多的类另脈予待识别的步态加速度信号。
实现简化计算过程，降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。
传感器—＞加速度信息m峰值、频率、步态周期、四分位、相关系数-聚合法特征向量-样本及和步态加速度信号的特征向量作为训练集分类器具有分类步态行为的能力基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统本发明公开了一种基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统，该方法从核心网的故障受理中心采集包含有告警信息和故障类型的原始数据并生成样本数据，之后存储到后备训练数据集中进行积累，达到设定的阈值后放入训练数据集中；运用贝叶斯网络算法对训练数据集中的样本数据进行计算，构造贝叶斯网络分类器；从核心网的网络管理系统采集含有告警信息的原始数据，经贝叶斯网络分类器计算获得告警信息对应的故障类型。
贝叶斯网络结构学习方法新探
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在数据 完 备情 况下 ， 结构 学 习算法 可 以分 为基 于统 计 测试 的方 法 和基 于 搜 索记 分 的方 法 。统 计 测试 尤 其 是 指条 件独 立性 测试 ； 索记 分 的方法 是选 定一 个适 当的记分 函数 ， 过不 断 地改 变 网络结 构计 算 出相 应 搜 通 的记 分值 ， 结合 一些 优化 算法 在 结构 空 间进 行 启 发 搜 索 ， 至 搜 索 到 的结 构 具 有 最 高 记 分 为 止 ］ 由于 贝 直 。 叶斯 网络 结构 是一 个组 合 空间 ， 到一个 最 高记分 的 网络结 构 已证 实 为 Ｎ 找 Ｐ难 问题 ， 因此需 要 进 行 启发 式 搜
概率 ， 并可应 用 于有条 件 地依赖 多种控 制 因素 的决 策 ， 已成 为人 工 智 能 领 域 处 理 不 确 定性 问题 的 主要 方 它
法。
贝叶斯 网络 学 习主要 包括 参 数学 习和 结构 学 习两部 分 内容 。结 构学 ＞ 比参数 学 习要 难 得 多 ， 际 中 由 － ｊ 实 专 家 给出 贝叶斯 网络 结构 是 费时 、 费力 的 ， 在很 多情 况下 甚 至 是不 可 能 的 ， 因此 贝 叶 斯 网络 结 构 学 习 方法 是
Ｏ 引 言
贝叶斯 网络是 近 几年 发展 起来 的处 理不 确定 信息 和进 行 概 率 推理 最 有 力 的工 具 ， 一 种 对 概 率关 系 的 是
有向图解描述。它结合了数据信息和真实世界的信息（ 先验信息） 具有描 述事件多态性和信号逻辑关系非 ， 确定性的能力。贝叶斯网络使用概率理论来描述不同信号之间的条件相关性 ， 运用贝叶斯定理计算出后验
第 ６期
工程项目进度风险管理的贝叶斯网络建模与分析
ｉ ｆ ｃｉｅｅｓｉ ｅ ｇｎｅｉｇｐｏｅｔｓｈ ｄ ｌ ｒ ｋ ｍａａ ｅ ｎ ｎ ｅ ｎ ｅｔｉ ｙ ａｄｉ ｉｎｆ ａ ｃ ｕｄｎ ｎ ｉｅｒ ｇ ｔ ｅ ｅｔ ｎ ｓ ｎ ｎ ｉｅｒ ｒｊｃ ｃ ｅｕｅ ｉ ｎｇ ｍｅｔｕ ｄｒｕ ｃｒ ｎ ｎ ｔ ｓ ｉｃｎ ｅｉ ｇ ｉｉ ｅｇｎ ｅｉ ｓ ｖ ｎ ｓ ａｔ ｓ ｇｉ ｎ ｇ ｎ ｐｏｅｔｃｅ ｕｅ ｉ ｎ ｇｍｅｔ ｒｊｃ ｓｈｄ ｌｒ ｋｍａ ａｅ ｎ． ｓ
主要风险因素ｌ ａ ｍｏ ｇＬ ｕ 。Ｖ ｎＴ ｎ ｕ 等描述了贝叶斯
网络 在建设 工程 项 目工期量 化 方面 的应用 ，指 出了 影 响项 目工 期 的 １ ６种 风险 因素 ，并 通 过专 家访谈 与 问卷调查 确定 了这 些风 险 因素 的 １ 种 因果 关 系 ， ８ 建 立 了贝 叶斯 网络模 型 ，并用 ２个 案例进 行 了效度 测试 ，说 明该模 型 的合理性 ，最后 指 出该方 法 同样 适 用 于其 他 建设 工程 项 目风 险管理 的研 究 ｌ。 由于 ６ Ｊ 建 设 Ｔ 程项 目进 度风 险管 理 中各 项 工 作 之 间 的关 系 与 贝叶斯 网络 中 的父 节 点 与 子 节 点 的依 赖 关 系
Ｋｅ ｗ ｏ ｄ ： ｅ ｇｎｅｉｇｐｏｅｔ ｓｈｄ ｌｒ ｋ ；ｕ ｃｒ ｉｔ；ｓｈ ｄ ｌｂ ｙ ｓ ｎｎ ｔ ｒ ｙ ｒ ｓ ｎ ｉｅｒ ｒ ｃ； ｃｅ ｕｅ ｉ ｓ ｎ ｅ ａ ｙ ｃ ｅｕｅ ａ ｅｉ ｅ ｋ ｎ ｊ ｓ ｔ ｎ ａ ｗｏ
由于受 到 自然环 境 、社会 政治 、能 源 紧缺等 多 种 不确 定性 因 素 的影 响 ，世 界 的整个 经 济环 境变 得 异 常复 杂 和更加 具有 不 确定性 ， 进入 了一 个 “ 动荡 ” 的时代 ，加之 工程 项 目 自身所 特有 的建 设施 工投 资
贝叶斯网络和因果网络
31网络模型与应用网络图用于描述点与点之间的相互联系。
贝叶斯网络是由节点（点）和有向边（箭头）组成，点表示随机变量，箭头表示变量之间的依赖关系。
贝叶斯网络描述随机变量的联合概率模型和多变量之间的条件独立性。
20世纪80年代贝叶斯网络应用于概率专家系统和医学诊断等方面。
根据已知的症状，推断疾病的概率，即计算给定证据条件下的后验概率，称为贝叶斯网络。
在统计模型中，用无向图表示图模型，有向图表示贝叶斯网络，无向和有向混合图表示链图模型，统称为图模型。
它们被用来描述变贝叶斯网络和因果网络关键词：贝叶斯网络 因果推断 统计图模型耿 直北京大学量之间的相关关系和条件独立关系。
将贝叶斯网络中有向边的箭头方向解释成因果关系，即由原因指向结果，这种带有因果解释的有向图称为因果网络[8,10]。
因果网络用来描述变量之间的因果关系，广泛应用于因果机制的发现和因果推断中。
已有很多关于图模型和因果网络的计算机软件应用于各行各业。
在生物学中，图模型用来描述基因-蛋白质-功能之间的调控关系。
詹森（Jansen R.）等人在2003年提出了用贝叶斯网络预测蛋白质-蛋白质的交互作用的方法[7]；弗里德曼（Friedman N.）等在2004年讨论了贝叶斯网络在基因网络构建方面的应用[2]；萨持（Sachs K.）等人在2005年讨论了利用多种试验数据和因果网络图1细胞网络的图模型 (a) 各种贝叶斯网络[2]32方法应用于蛋白质调控网络的结构学习问题[9]（见图1）；爱丽斯（Ellis B.）提出了由试验数据学习因果网络的方法及其在蛋白质调控网络中的应用[1]。
图模型还应用于疾病的遗传分析、法院判案时的DNA （Deoxyribonucleic Acid ）鉴定、构建非平稳的基因调控过程。
邹（Zou ，音译）将格兰治（Granger ）的因果方法和动态贝叶斯网络方法应用于生物芯片数据分析，对两种因果推断方法进行了比较[14]。
在图像处理中，图模型被用来描述像素之间的马尔可夫性。