[发明专利]一种基于网络的贝叶斯执行方法

摘要

本发明公开了一种基于网络的贝叶斯执行方法，步骤（1）先验知识是通过抽样调查领域专家获取，步骤（1）先验知识是通过抽样调查领域专家获取，其调查方式为随机抽取该领域的专家100名，将调差结果汇总，当所得某一结果的概率超过一定比例，即为本方法的先知经验，步骤（（1）抽样调查结果的概率超过99%，如果是，将先知经验进行转化；如果否，再随机抽取100专家，进行调查，通过该方法获得先知经验能够保证本贝叶斯的执行基础，即先知经验的完全正确性，以保证执行结果是有意义的，（2）初始化当前贝叶斯网络评分为0，这将网络评分设为全集，覆盖了后续所有的网络评分，以保证网络评分的全面性，步骤（5）如果出现bug，执行步骤(2)，该步骤允许本发明的执行方法出错，一旦出错即从头执行，直到得出结果。

主权项

一种基于网络的贝叶斯执行方法，其特征在于，其制备工艺包括：(1)将所述先验知识转化为规则格式，同时将所述规则格式转化为n阶方阵，将所述n阶方阵存储到先验知识表中；(2)对n个节点进行随机排序得到一个随机序例ρ；(3)对n个节点中每个节点X_j的父节点数量设置一个阈值a，初始化当前贝叶斯网络为一个空图；(4)获取所述随机序列ρ中任一节点X_j的父节点集合π_j，获取所述随机序列ρ中在X_j之前，且不是X_j的父节点的变量X_i；(5)判断是否|π_j|＜a，如果是，执行步骤(6)；如果否，执行步骤(4)；(6)在所述先验知识表中查找X_i和X_j之间是否一定不可以有边，如果是，执行步骤(7)；如果否，执行步骤(8)；(7)直接舍弃X_i和X_j之间的边；(8)根据所述Xi和Xj之间的边获取新的贝叶斯网络及其新的贝叶斯网络评分，判断所述新的贝叶斯网络评分是否大于所述当前贝叶斯网络评分，如果是，将所述新的贝叶斯网络作为所述当前贝叶斯网络，当所述随机序列ρ中所有节点执行完毕，返回所述当前贝叶斯网络，作为最终贝叶斯网络模型，流程结束；如果否，重新执行步骤(4) 。