贝叶斯网络的一种近似推理算法

摘要

在分析现有贝叶斯网络的抽样统计近似推理算法基础上,设计了一种改进的抽样统计近似推理算法(PSIS).该算法采用分层抽样的方法,提高了所得样本在样本空间分布的均匀性;同时,采用重要抽样函数计算样本的方法,利用已有样本对重要抽样函数进行周期性修改,降低了推理结果对网络先验概率的依赖性.最后由实验结果可以看出,PSIS不仅具有较好的稳定性,而且通过该算法获得的近似解具有较高的精度,说明该算法具有应用潜力.