基于贝叶斯网络推理的案例知识发现研究

admin · 发表于 2024-2-19 08:50:32

题目：

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雅宝题库解析：
消费品质量安全题目关系到广大人民群众的健康安全、关系到经济持续发展以及社会的和谐稳定，也关系到政府和国家的形象，受到党和国家领导、各级政府以及广大消费者高度重视和广泛关注。同时，消费品质量安全标准是提升消费品质量安全水平，保障消费者安全的关键。而我国现有消费品质量安全标准主要集中于健康直接相关的产品类别上，并且尚未建立规范的影响因子识别和分析方法。多实体贝叶斯网络是基于贝叶斯推理机制的一种新的知识表示和推理方法。这种方法结合专家确定的领域故障树，能够较好地识别关键因子集。同时通过对网络案例进行时序和地区分析，能够发现特定类别产品质量安全事故的时序走势，以及发现题目产品被通报或召回的重点国家和地区，为标准的完善和制定提供决策支持。本论文主要完成了以下四个方面的研究工作：（1）提出了领域故障树向多实体贝叶斯网络的转化方法。本文结合研究对象的特点以及故障树中各逻辑门的表达方式，逐一给出了常规事件、开关事件、共因事件和人因事件向多实体贝叶斯网络转化的方法，以确保转化后的多实体贝叶斯网络与原始领域故障树在逻辑上一致，并具有较低的拓扑结构复杂度，同时各节点状态空间易于理解。（2）提出了部分数据缺失下的多实体贝叶斯网络参数学习算法。本文结合案例数据特点，首先利用证据理论扩展各节点状态空间，然后利用由在线最大期望学习算法得到的信任函数和似然函数组成的信任区间进行点估计得到参数估计值，并同时通过数据环境差异修正学习速率，以适应新数据的增加。（3）给出网络案例时间信息和地名实体提取方法。论文结合网络案例表达特点，提出了基于向下覆盖的发生时间提取方法和基于规则推理的地名实体识别方法，有助于发现网络案例的时序逻辑关系和地区分布。（4）本文结合项目采集实际数据，具体实践了整个方法过程，以探讨本文所提方法的有效性，并在总结全文研究内容的基础上指出了值得进一步研究的方向。本文将在消费品质量安全影响因子识别，发现特定类别产品质量安全事故时序走势和地区分布，为标准的完善和制定提供决策支持方面有一定参考意义。

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