改进的基于邻接树的贝叶斯网络推理算法

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分析比较Shafer-Shenoy结构和Hugin结构两种经典的基于邻接树的贝叶斯网络推理算法.针对Hugin算法在推理分析领域的局限性,通过在Hugin算法的消息传播过程中引入零因子标志位和零因子处理机制,提出一种Hugin算法的改进算法R-Hugin.该算法具有良好的推理分析性能,并从理论和实验两个方面证明R-Hugin算法的正确性和有效性. This paper analyzes and compares two classic Bayesian network reasoning algorithms based on the adjacency tree of Shafer-Shenoy structure and Hugin structure.Aiming at the limitation of Hugin’s algorithm in inference analysis, by introducing the zero-factor flag in Hugin’s algorithm and R-Hugin, an improved algorithm of Hugin algorithm is proposed, which has a good performance of reasoning and analysis, and proves the correctness and validity of R-Hugin algorithm from two aspects of theory and experiment.
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