动态贝叶斯网络在复杂系统中建模方法的研究

作     者：衡星辰 覃征 邵利平 王羡慧 王妮 HENG Xing-chen;QIN Zheng;SHAO Li-ping;WANG Xian-hui;WANG Ni

作者机构：西安交通大学电信学院电子商务研究所陕西西安710049 

出 版 物：《系统仿真学报》 (Journal of System Simulation)

年 卷 期：2006年第18卷第4期

页      面：1002-1005页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国防"十五"预先研究基金资助项目(2002040202) 

主　　题：动态贝叶斯网络 马尔可夫模型 转移概率模型 结构学习 

摘      要：提出了用动态贝叶斯网络(DBN)对复杂系统进行建模的有效方法。基本思路是将扩展后的隐变量引入了DBN的演化过程中来建立马尔可夫模型,并给出了引入扩展后的隐变量的DBN结构学习算法框架。进而,利用贝叶斯概率统计方法对后续时间片的充分统计因子进行了估计,并通过当前已存在的充分统计因子和估计的充分统计因子对基于时间变化的转移概率进行了学习。原理性分析和仿真实验结果也验证了该方法的有效性。