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基于贝叶斯网的不确定知识学习与推理方法研究的任务书
任务书
基于贝叶斯网的不确定知识学习与推理方法研究
背景和意义
在日常生活和工作中，我们经常会遇到决策问题，但是往往我们所面临的问题并不是完全明确的，而是具有不确定性的。因此，如何准确地推断不确定的问题以更好地辅助决策，成为人们关注的话题之一。贝叶斯网络由于其能够有效地处理不确定性信息而备受推崇，因此在实际问题中被广泛应用。但是，传统的贝叶斯网络在处理较大规模和复杂的不确定性信息时，存在着计算量巨大和结构选择困难的问题，因此需要研究精度更高、计算更快的学习和推理方法。
任务描述
本任务旨在研究基于贝叶斯网络的不确定知识学习和推理方法，包括但不限于以下研究内容：
1.基于结构的学习。旨在提出一种基于结构的学习方法，在不确定信息较多且结构较为复杂的情况下，能够从观测数据中学习到网络的结构，并使网络的预测精度达到最佳。
2.算法加速和优化。旨在提出一种高效的贝叶斯网络推理算法，使得计算更快，处理较大规模和较为复杂的不确定信息也更为便捷，同时保持网络推理的准确性。
3.不确定性度量和管理。旨在提出一种方法来度量不确定信息对网络推理结果的影响，以便更好地管理不确定性信息，提高网络推理的精度和可靠性。
4.应用案例分析。旨在通过具体案例，进一步说明所研究方法的适用性和实际效果。
任务要求
1.完成本项目的基础知识学习，掌握贝叶斯网学习和推理方法的基本理论和实践应用技能。
2.进行相应研究并撰写毕业论文，任务完成后需对论文进行答辩。
3.需要编写代码实现所提出的方法，并在实际数据集上进行测试验证。
4.论文要求不少于8000字。
5.系统学习算法和Python程序设计的基础知识。
6.对数据处理和分析有一定了解。
参考文献
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