26、不确定性表示与推理的信念图模型

不确定性表示与推理的信念图模型

在现实世界中，许多问题和应用都需要处理不完整、复杂且不确定的信息。信念图模型是一类强大的工具，用于表示和处理这类不确定信息。下面将详细介绍信念图模型的相关知识。

1. 引言

信念图模型是用于编码、推理和决策不确定信息的直观、表达性强且强大的工具。“信念”指的是不确定信息，“图形”则表示在这些形式化方法中使用图形表示。常见的信念图模型包括贝叶斯网络、可信网络、影响图、决策树、基于估值的网络、可能性网络和卡帕网络等。

作为知识表示工具，信念图模型具有许多优点：
- 直观性、紧凑性和可解释性 ：得益于可视化组件，它们使知识更容易理解和表示。
- 参数提取方便 ：由于形式主义的模块化，在提取概率模型时，一旦图形确定，专家只需迭代地提取每个变量在其父节点上下文中的条件概率。
- 可自动学习 ：可以使用机器学习技术从经验数据中自动学习网络的结构和参数。例如，在监督分类任务中，可以从标记样本的数据集中轻松学习贝叶斯网络分类器。

在推理方面，最基本的查询是计算给定证据下任何感兴趣事件的概率（或更一般地，似然性）。通过这类查询，可以回答其他查询，如找到最合理的解释。信念图模型的推理效率在很大程度上取决于网络的结构，一般来说，只有在树状网络上推理才是高效的，在一般情况下是一项非常困难的任务。许多实际中广泛遇到的问题和任务都可以用信念图模型进行建模和解决，如分类、诊断、预测、解释消除、注释、不确定条件下的规划等。

2. 初步概念和定义

为了更好地理解信念图模型，先介