贝叶斯网络是20世纪80年代提出的不确定性推理方法,它为依赖关系和因果关系提供了一种自然而有效的表达方式。贝叶斯网络具备概率推理能力强、语义清晰、易于理解等技术特点,可以发现数据集中潜在的关系和模式,因此在数据挖掘中显示出独特的优越性。正是基于这一出发点,本文将贝叶斯网络的推理作为一个核心研究内容,通过系统的理论研究和实验分析,为贝叶斯网络的实际应用提供有力的依据。本文主要工作体现在以下几个方面:(1)对贝叶斯网络理论进行了系统的论述,描述了贝叶斯网络模型的构成,并用一个警报网络的实例模型对贝叶斯网络的构成及语义进行了详细介绍;(2)总结和归纳了贝叶斯网络与其他方法相比的优势和特点,论述了贝叶斯网络的推理机制和推理模式,分析和讨论了贝叶斯网络推理的NP难解性;(3)提出了一种贝叶斯网络因果链搜索算法,及其上的前向和后向推理方法。在贝叶斯网络的应用研究中,经常需要搜索网络中某些节点之间的因果路径,以确定这些节点之间存在怎样的因果关系。本文主要创新点体现在:将有向无环网络中简单路径的搜索算法应用于贝叶斯网络中的因果链搜索。根据因果链上节点的条件概率表,计算出每条因果链中各节点的状态概率,从而完成了概率的传播和更新。本文所提出的因果链上的前向和后向推理方法可用于因果链敏感性分析,为科学决策提供依据。