【摘 要】
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贝叶斯网络的最大可能解释（MPE）就是在给定一些变量的值时求使这些变量的概率达到最大值时其它变量的最可能取值,本文提出用联合树来求MPE问题的一阶微分并在此基础上求MPE实例
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贝叶斯网络的最大可能解释（MPE）就是在给定一些变量的值时求使这些变量的概率达到最大值时其它变量的最可能取值,本文提出用联合树来求MPE问题的一阶微分并在此基础上求MPE实例.本文先通过观察和积问题的微分提出了一个微分表,并在此基础上提出求MPE问题一阶微分的方法和用联合树求MPE问题微分的公式,同时给出了求MPE问题二阶微分的公式;接着给出了一个策略来用一阶微分的结论求MPE实例,并通过贝叶斯网络的数据特性来优化MPE实例的求解;在此基础上提出一个算法来用联合树微分MPE问题和求MPE实例.最后,通过实
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