第1章 绪论

1.1 知识发现

1.2 图形模式的概念及发展概述

1.3 贝叶斯网络的应用

1.4 研究框架

第2章 贝叶斯网络概述

2.1 贝叶斯网络基础理论

2.2 贝叶斯网络学习方法

2.3 贝叶斯网络学习算法的准确性评价方法

第3章 贝叶斯网络弧定向方法研究

3.1 贝叶斯网络弧定向方法介绍

3.2 信息论的基本概念

3.3 CE-GA算法

3.4 实验分析

3.5 本章小结

第4章 基于进化计算的贝叶斯网络学习

4.1 进化计算

4.2 进化规划

4.3 进化规划中早熟收敛原因分析及刻画早熟收敛的两个量

4.4 进化规划中防治早熟收敛现象的两种方法

4.5 基于Niche-EP的贝叶斯网络学习

4.6 基于Restart-EP的贝叶斯网络学习

4.7 Niche-EP与Restart-EP的比较分析

4.8 本章小结

第5章 基于粒子群算法的贝叶斯网络学习

5.1 基本粒子群算法

5.2 粒子群算法与遗传算法的比较

5.3 粒子群算法在实际中的应用

5.4 离散粒子群算法

5.5 基于离散粒子群算法的贝叶斯网络结构学习

5.6 基于改进离散粒子群算法的贝叶斯网络结构学习

5.7 Niche-EP、 Restart-EP及离散PSO学习贝叶斯网络结构比较

5.8 本章小结

第6章 一种从不完备关系数据中学习PRM的方法

6.1 背景知识

6.2 MLTEC算法

6.3 实验测试

6.4 本章小结

第7章 贝叶斯网络在人口预测与决策中的应用

7.1 人口决策分析的基本过程和方法

7.2 人口决策系统综合分析

7.3 基于贝叶斯网络的人口决策系统指标体系

7.4 基于贝叶斯网络的人口决策系统预测模型

7.5 本章小结

参考文献