贝叶斯网络学习、推理与应用
专门讲贝叶斯网络学习的书籍，很经典，需要学习的可以下载图书在版编目(CIP)数据贝叶斯网络学习推理与应用王双成著.一上海:立信会计出版社,20102lsBN978-754292470-4I.①贝…Ⅱ.①王….①贝叶斯推断Ⅳ①0212中国版本图书馆CP数据核字(2010)第07142号责任编辑赵志梅封面设计周祟文贝叶斯网络学习、推理与应用出版发行立信会计出版社地址上海市中山西路2230号邮政编码20035电话(021)64411389传真(021)644125网址www.lirinaph.comE-mail kaph@ sh163 net网上书店www.shl-.netTel:(021)6411071经销各地新华书店印刷上海申松立信印刷有限责任公司开本890毫米X1240毫米/32印张9375字数254千字版次2010年2月第1版印次2010年2月第1次书号IsBN978-7-54292470-4/0定价20.00元如有印订差错,请与本社联系调换内容简介贝叶斯网络是概率理论与图形理论的结合,围绕的一个基本问题是联合概率计算。基于贝叶斯网络可进行联合概率的条件和边缘分解从而有效降低运算复杂性并解决与联合概率计算有关的一系列向题。贝叶斯网络已在许多领域得到了广泛的应用,是不确定性知识表示和推理的有力工具。本书按照贝叶斯网络基础、学习、推理、集成和应用的框架介绍贝叶斯网络的相关理论、方法和算法,有助于读者对贝叶斯网络理论体系的认识和理解,可供相关专业的高年级本科生、研究生和科研人员学习与参考贝叶斯网络( Bayesian networks)是描述随机变量之间依赖关系的图形模式,被广泛用于不确定性问题的智能化求解。它具有多功能性、有效性和开放性(是一个能够集成其它智能技术与数据处理方法的平台)等特征,能够有效地转化数据为知识(具有形象直观的知识表示形式),并利用这些知识进行推理(具有类似于人类思维的推理方式),以解决分析、预测和控制等方面的问题。其有效性已在风险管理、信息融合、医疗诊断、系统控制和生物信息分析等许多领域得到验证。自从20世纪80年代后期加利福尼亚大学计算机科学系 Pearl(1988)给出贝叶斯网络的严格定义并创建贝叶斯网络基础理论体系以来,贝叶斯网络获得了长足的发展。这些研究主要从贝叶斯网络学习推理、集成和应用四个方面展开,出现了许多经典的方法和算法,也解决了大量的实际问题。本书共分五个部分。第一部分是贝叶斯网络基础,包插第1、第2、第3章。第1章介绍在贝叶斯网络研究中经常使用的一些概率公式和方法。第2章从概率模式、图形模式和它们之间联系的视角简要阐述贝叶斯网络的基础理论。第3章绐出贝叶斯网络学习和推理中可能用到的一些量化方法和标准第二部分是贝叶斯网络学习,包括第4章至第10章。这儿章分别从具有完整数据、丢失数据、隐藏变量、连续变量、噪声和小数据集等情况给出了一系列贝叶斯网络学习方法,以及随环境变化的贝叶斯网络更新算法。第三部分是贝叶斯网络推理,包括第11、第12章。第11章从贝叶斯网络信念更新和信念修正两个方面简要介绍经典的准确和近似推贝叶斯劂络学习、推瑰与应用理方法。第12章给出一系列贝叶斯网络分类器(分类预测推理)。第四部分是贝叶斯网络集成,包括第13章至第16章。这几章介绍将贝叶斯网络与因果理论、决策理论、可能理论和时序过程相结合而得到的因果贝叶斯网络、决策贝叶斯网络(影响图)、可能贝叶斯网络(可能网)和动态贝叶斯网络。第五部分是贝叶斯网络应用,包括第17、笫18章。第17章介绍基于贝叶斯网络的聚类分析方法。第18章给出贝叶斯网络在预警和评估等方面的应用。本书是作者在多年从事贝叶斯网络研究基础上整理而成的,其撰写和出版得到国家自然科学基金(60675036)、上海市教委重点学科基金(51702)和上海市教委科研创新重点项目(09z202)的资助。王双成2009年11月于上海立信会计学院录第一部分贝叶斯网络基础第1章概率论基础1.1概率计算公式1.2贝叶斯方法33561.3贝叶斯概率音要鲁要是音音吾辛音晋晋费音省普辛音萨自即鲁音普鲁香备善鲁曹普辛鲁曹曹鲁鲁第2章贝叶斯网络基础理论…2.1概率模式中的条件独立性2.2图形模式中的d- separation性102.3条件独立性与d- separation性之间的联系…2.4贝叶斯网络基本定理……122.5贝叶斯网络模型…………………………122.6变量之间基本依赖关系和结点之间基本结构……………14第3章常用的检验方法和评价标准153.1变量之间依赖关系检验…153.2贝叶斯网络结构常用打分标准…183.3分类准确性评价标准…………243.4贝叶斯网络学习可靠性评价标准…28第二部分贝叶斯网络学习第4章具有完整数据的贝叶斯网络学习314.1基于打分搜索的贝叶斯网络结构学习……………………312贝叶斯网络学习、推理与应用4.2基于依赖分析的贝叶斯网络结构学习36第5章具有丢失数据的贝叶斯网络学习…………455.1基于近似打分搜索的结构学习………455.2基于 Gibbs sampling和依赖分析的贝叶斯网络结构学习…音非垂48第6章具有隐藏变量的贝叶斯网络学习是·音音曹面喜鼻口要音·面鲁要普鲁看豪556.1不考虑隐藏变量的贝叶斯网络结构和道德图学习………556.2发现隐藏变量6.3确定隐藏变量取值和维数…………………………………586.4确定局部结构……606.5实验与分析………………………………………60第7章具有连续变量的贝叶斯网络学习D看口637.1不离散化连续变量的贝叶斯网络学习……637.2离散化连续变量的贝叶斯网络学习…66第8章具有噪声的贝叶斯网络学习…………788.1噪声平滑方法……798.2噪声平滑过程………………………808.3实验与分析82第9章小数据集贝叶斯网络学习…………………879.1小数据集贝叶斯网络结构学习……889.2小数据集贝叶斯网络多父结点参数的修复……96第10章贝叶斯网络更新学习看看dt10.1贝叶斯网络增量学习…●鲁···。靳鲁鲁毒●毒。鲁鲁■。音啬·最番着着鲁音音·自啬10310.2贝叶斯网络适应性学习………1410第三部分贝叶斯网络推理第11章贝叶斯网络基本推理11711.1统计推断……………………11711.2贝叶斯网络中的信念更新………………………11911.3贝叶斯网络中的信念修正………132第12章贝叶斯网络分类推理p由要中。;中叠鲁量。自·申中··画电·13612.1贝叶斯分类器…13712.2朴素贝叶斯分类器…14012.3广义朴素贝叶斯分类器……s14412.4TAN分类器………14612.5贝叶斯网络分类器…15312.6基于类约束的贝叶斯网络分类器………15612.7基于贝叶斯网络的特征子集选择要鲁费鲁量要鲁卧电香曹15812.8分类器的训练与泛化………………………………17212.9基于贝叶斯网络的联合预测………………………174第四部分贝叶斯网络集成第13章因果贝叶斯网络;音p即曹看最看晋看看看面画哥垂晶最音是看语音西卣垂17713.1单连通因果网学习s…………17813.2基于依赖分析的因果贝叶斯网络结构学习番备普最看啬■曹音音番春17813.3基于结点排序和局部打分-搜索的因果贝叶斯网络结构学习18513.4因果贝叶斯网络参数学习……18813.5基于贝叶斯网络的因果知识表示………………18913.6因果量化分析189第14章决策贝叶斯网络l914贝叶斯网络学习、箍理与应用14.1影响图的构成19114.2影响图的基本变换和最优决策…画·垂画画……19214.3影响图举例…………………………193第15章可能贝叶斯网络…19815.1可能网的概念鲁非鲁中·中鲁鲁·普西·鲁善鲁鲁善善申善鲁曹鲁鲁善善@·售鲁善鲁鲁登要19815.2可能网结构学习……202第16章动态贝叶斯网络……………………………20416.1一般动态贝叶斯网络20416.2具有平稳性和马尔可夫性假设约束的动态贝叶斯网络…20516.3几种特殊的动态贝叶斯网络………………………………21016.4动态贝叶斯网络分类器…………………………211第五部分贝叶斯网络应用第17章贝叶斯网络用于聚类分析………………21717.1离散数据聚类………………21717.2自动混合数据聚类— AutoClass…22217.3基于 Gibbs sampling的混合数据聚类225第18章贝叶斯网络用于预测23518.1经济周期波动转折点预测…23518.2风险预警23618.3风险评估…244附录常用贝叶斯网络…………………………………………250参考文献270
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模糊理论和神经网络的基础与应用.pdf
模糊理论和神经网络的基础资料，相关知识说得较明白易懂。模糊理论和神经网络的基础与应用(仅供交流学习使用,请勿用于商业交易,否则后果自负)中国计算机学会学术著作丛书模糊理论和神经网络的基础与应用Introduction to Fuzzy Theory andNeural Networks and Their Application赵振宇徐用恐著清华大学出版社广西科学技术出版社模糊理论和神经网络的基础与应用(仅供交流学习使用,请勿用于商业交易,否则后果自负)(京)新登字158号(桂)新登字06号内容简介模糊理论和神经网弊是近年来得到迅速发展的嘶兴学料,它们的应用和影响己经遍及人工智能算机科学自动控制、专家系统信息科学、 CAD/CAN医疗诊断、经济等部门和领域本书系统驰论述了模糊理论和神经网络的基本理论、方法,从统一的工程角度综合分析了两大学科的最新成果,研究动向以及两者交叉部分中的前沿研究并介绍了高技术的应用实例。全书非14章,分三大都分第一部分为模糊理论的基础、建模方法和实际应用第二部升为神经网将的基本理论罔络学习方法和典型实倒第三部分讨论了模棚系统和神经网络系统的异同、融合和相互转换方法,本书还提供了大暈劑颞,以便读者自己模伤实践加深理解。本书可供白动控制计算机、信号信息处理、电路与系统、系綻工程等专业的高校师生利科技人虽遄用版权所有,醐印必究。本书封面貼有消华大学出版社激光防伪标签,无标签者不得销嘗肉书在版編目(CIP數据模糊理论和神经网络的基础与应用=Ⅰ NTRODUCTION TO FUZZY THEORY ANDNEURAL NETWORKS AND THEIR APPLI CATTON/赵振宇,徐用懋著.一北京:清华大学出版社,1995.19〔中国计算机学会学术者作丛书IsHN7-302-02061-2I.模r.①赵…闪徐…】,①模糊数学-应用-计算机网络②神经网络应川计算机网终Ⅳ.TP393中国版本图书馆CIP数据核字(95)第23616号出版者:清华大学出版社(北京清华大学校内,邮编100084)西科学技术出版社(厂西南宁河堤路14号,邮编530021印刷者:北京市清华园印刷厂发行者:新华书店总店北京科披发行所开本:787×1092116印张;13.75字数:324千字版次:i996年6月第1版199日年6月第1次印刷号:IN7-302-020612/TP·958印数:001-4000定价:16.00元模糊理论和神经网络的基础与应用(仅供交流学习使用,请勿用于商业交易,否则后果自负)清华大学出版社广西科学抆术出版社计算机学术著作出版基金评审委员会主任委员张效祥副主任委员周远清汪成为委员王鼎兴杨芙清李三立施伯乐徐家福夏培肃董韫美张兴强徐培忠模糊理论和神经网络的基础与应用(仅供交流学习使用,请勿用于商业交易,否则后果自负)出版说明近午来随岩微电子和计算相技术渗透到各个技术领域,人类正在步入一个技术迅插发展的新时期。这个新时期的主要标志是计算机和信息处理的广泛应用。计算机在改造传统产业实现管理自动化促进新兴产业的发展等方面都起着重要作用,它在现代化建设中的战略地位愈来盒明显。算机科学与其它学科的交叉又产生了许多新学科推功着科学技术向更广阔的领域发展,正在对人类社会产生深远的影响科学技术是第一生产力。计算机科学技术是我国高科技领域的一个重要方面。为了推动我国计算机科学及产业的发展,促进学术交流,使科研慮果尽快转化为生产力华大学出版杜与广西科学技术出版社联合设立了“计算机学术著作基金”,旨在支持和员科技人员,提写高水平的学术著作,以反映和推广我国在这一领域的最新成果计算机学术著作出版基金资助出版的著作范国包括:有重要理论价值或重要应用价值的学术专著计算机学科前沿探索的论著推动计算机拔水及产业发的专著;与计算机有关的交叉学科的论蓍有较大应用价值的工具书世界名著的优透翻译作品。凡经作者本人申请,计算机学术著作出版基金评审委员会评牢通过的著作,将由该基金资助出版,出版社将努力徹好出版工作基金还支持两社列选的国家高科技葷点图书和国家教委重獻图书规划中计算机学科领域的学术著作的出版为了做好选题工作出版社特邀请“中国计算机学会”“中国中文信息学会”帮助做好组织有关学术普作丛书的列选工作。热诚希望得到厂大计算机界同仁的支持和帮助清华大学出版社计算机学术著作出版基金办公室西科学技术出版社1992年4月模糊理论和神经网络的基础与应用(仅供交流学习使用,请勿用于商业交易,否则后果自负)丛书序亩计算机是当代发展最为迅猛的科学技术其应用几乎已深入到人类社会活动和生活的一切领域大大提高了社会生产力引起了经济结构社会结构和生活方式的深刻变化和变革,是最为活跃的生产力之一。计算机本嘉在国际范围内已成为年产值达250亿美元的巨大产业国际争异常剧烈,预计到本世纪末将发展为世界第一大产业。计算帆科技具有极大的综合性质,与众多科学技术相交叉而反过来又渗入更多的科学技术,促进它们的发展。计算机科技内容十分丰富学科分支生长尤为迅速,日新月异,层出不穷。因此在我国计算机科技尚比较落后的情况下加强计算机科技的传播实为当务之急。中国计算机学会一直把出版图书刊物作为学术动的重要内容之一。我国计算机专家学者通过科学实践做出了大量成果积累了丰富经验与学识。他们有撰写著作的大积极性,但相当时期以来计算机学术著作出于印数不多,出版往往退到不少困难,专业性越强有深度的著作出版难度越大最近清华大学出版杜与西科学枝术出版社为促进我国计算机科学技术及产业的发椎动计算机科技著作的出版工作,特设立“计算机学术著作出版基金”,以支持我国计算机科技工作者撰写高水平的学术著作并将资助出版的著作列为中国计算机学会的学术荷作从书我们十分盒视这件事,并三把它列为学会本屈理事会的工作要点之一。我们希望这一系划丛书能对传播学术成果,交流学术愿想促进科转化为生产力起到良好作月能对我国计算积科技发展具有有益的导向意义,也希望我国广大学会会员和计算机和技工作者括海外工作和学习的神州学人们能积极投稿,出好这一系列丛书。中国计算机学会1992年4月20日模糊理论和神经网络的基础与应用(仅供交流学习使用,请勿用于商业交易,否则后果自负)Introduction to Fuzzy Theory, Neural Networks sand Their Applicationsby Zhen-Yu Zhao and Yong-Mao XuThe fields of fuzzy sets and neural networks have made rapid progress in recentyears, This book gives a comprehensive presentation on recent developments in boththeory and applications, Special emphasis is placed on basic concepts, system designnalysis and development methods of fuzzy systems and neural network systemsThis hook consists of three majar parts. The first two parts present the fundamen-tals and real world applications of fuzzy sets theory and ueural nel works, respectivelyThe last part addresses various state-of-the-art techniques o combine fuzzy logic withneural networks eliminating the disadvantages of each of these technologies while effec-tively combining their advantageshis book can be used as the text for an advanced course on fuzzy theory and neuraletworks. It is also a valuable reference to all researchers and engi eers interested inthese subjects模糊理论和神经网络的基础与应用(仅供交流学习使用,请勿用于商业交易,否则后果自负)序非高兴得知赵振宇博士和除月懋教投巴完成他们的合著《棋糊理论利神兰网络的基础与应用》近年来模糊理论和神经网络提供了行之有效的方法来解决在特定环境以及采用定性描述方式的多冒的设计中的各种间题这本节从模糊埋论利神网络的基出发,综合分析和归纳了两领域的研究成果,并附有大量的应用实例赵博士和徐教授对棋糊系统和神经网络研究较深,这次他们对此专题的合著正合时宜。此外,赵博土还利用他精通语和英讦的特长,充分收纳了这两大领域的最新发展和动向。二十余年前,L, A. Zadeh教提出的模棚集合哩论已在工程的众多领域中得到广泛深入的研究。对于实际操作人员,即没有精确的数据和过程模型他也能操作和控制复杂的过程。而模糊理论正是将掘作人员的操作经骏鞍换成可以在计算机上运行的掉制算法以便实现模糊控制樸糊控制已泛应用于水质控制她铁操作汽车减震和牵引以及摄泉机聚焦等系统中。人工神经网络是由大量并行分布、有机相联的神经元构成的计算机构,对这种计算机构的研究受启于生物神纸系统的学习能力和并行机制。近年米,对神经网络方面的研究受到愈来愈密切的关注,特别在人工智能、心理学、工程学和物理学等学科中显得空前的活跃。另外,应用神经网络技术的商业产品亦愈来愈多,典型的例子如:语言识别系统爆炸检测器和飞机座位订票系统等绒合模糊理论、神经网络以及其它智能算法(如人上邀传斧法)的研究和应用将有卡常广阔的前景。一个明显的例子就是结合神网络的学习能力来训练基于模糊规则的系统。此书在这方面已有深刻的反映。作者正从统一的角度综合闯述了惯糊理论和抻经网络的重大课题和应用。我相信,此书对行志于模糊理论和神纸网络研究的读者是有裨益Masayos hi tomizuka美圈加州怕党莱大学机械系教授模糊理论和神经网络的基础与应用(仅供交流学习使用,请勿用于商业交易,否则后果自负)FOREWORDI am very pleased that Dr. Zhen-Yu Zhao and Professor Yong-Mao Xu have completed theit book," Introduction to Fuzy Theory, Neural Networks, and Their Appli-cations. In recent years, the fuzzy theory and neural networks have demonstrated theiryaludc for providing solutiont ta problems in unccrtain and imprecise environments a3well as to those with multi-design objectives, which may be stated in a qualitative man-ner. This book starts with Fundamentals of fuzzy theory and neural networks, developsthe ideas for comprehensive coverage of the two sub jects and presents their applications. Having rich rcscarch experienec in fuzzy systcms and neural nerworks, Dr. Zharand Professor Xu make an ideal team to write a book on these subjects. D. Zhao hastaken an advantage of his mastery of two ianguages, Japanese and English. Many recentimporcant developmerts in fuzzy thcory and neural networks havc bcen rcportcd in thesctwo languagesThe theory of fuzzy set&, established by Professor L, A. Zadeh about 20 years agohas been extensively studied in varicus fields of engineering. It is well known that hu-man beings have an ability to operate and control complicated processes without havingprecise data and plant models, Fuzzy theary has been shown to translate such knowldge of human beings into computer implementable control algorithms which are ronmonly called"fuzzy control. "Fuzzy control has been used in many practical applicalionssuch as water quality control, subway operation systems, automotive suspension andraction control and camcorder fotusing and stabilizationArtificial neural networks are computing architectures that consist of massiveparallel interconnections of simple neural proCessors. The study of such architectureshas becn inspired by thc learning abilities and parallelism of biological nervous syatemsIn recent years, neura! networks have received considerable Attention and are now beingactively explored in the fields of artificial intelligence psychology engineering andphysics. Neural networks have been applied to many conmercial products such asspeech recognition systems, explosive detectors and airline seat allocation systerms.Ambitned use af fuzzy theory neural networks, as well as other computational in-telligence algorithms such as genetic algotithms, has heen recognized as being promising, An obvious example is the training of fuzzy rule-based systems ly using the learm
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