第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.3 本文的主要工作
1.4 论文组织
第二章 贝叶斯网络研究概述
2.1 发展现状
2.2 贝叶斯网络概述
2.2.1 贝叶斯方法及先验分布
2.2.2 贝叶斯网络及其表示
2.2.3 贝叶斯网络的学习
2.2.4 不完整数据和隐藏变量条件下的学习问题
2.3 贝叶斯网络的推理问题
2.3.1 精确推理
2.3.2 近似推理
2.4 本章小节
第三章 :贝叶斯网络参数学习算法研究
3.1 参数学习算法研究现状
3.2 基于相容渐进性的BCL(Bayesian Consistency Learning)算法设计
3.2.1 BCL算法的理论基础
3.2.2 BCL算法设计及实现
3.3 实验
3.3.1 实验设计
3.3.2 评价标准
3.3.3 实验结果分析
3.4 结论
结束语
参考文献
后记