主成分分析在确定贝叶斯网络参数中的应用  

Using Principal Component Analysis to Calculate Parameter in Bayesian Networks

作　　者：郭艳军[1] 叶鹰[1] 

机构地区：[1]华中科技大学数学系,湖北武汉430074

出　　处：《湖北工业大学学报》2009年第1期71-73,共3页Journal of Hubei University of Technology

基　　金：国家自然科学基金(70471046)

摘　　要：通过专家咨询来构造贝叶斯网是常用的一种方法.本文主要通过咨询多个专家,经过加权平均来确定贝叶斯网络参数,降低了个人因素的影响;而在计算各专家所占权重时引入主成分分析法,在很大程度上消除了信息的重叠性,提高了计算结果的客观性和精确性.The method of inquiring experts is often used to build Bayesian networks.In this paper,many experts′ knowledge are used to calculate the parameter in Bayesian networks,which declines the influence of subjective factors.In addition,principal component analysis is used to get the weight of each expert,which also improves the accuracy of the result.

关 键 词：贝叶斯网 主成分分析 权数 

分 类 号：O212.4[理学—概率论与数理统计]