基本信息

---

下载

文档摘要

---

基于MFO的贝叶斯网络结构学习：方法创新与多元应用

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今数字化时代，数据的海量增长和复杂程度的不断提高，使得人们对于数据分析和知识发现的需求愈发迫切。贝叶斯网络作为一种强大的概率图模型，能够有效地表示变量之间的依赖关系和不确定性，在机器学习、数据挖掘、人工智能等众多领域展现出了巨大的应用潜力，被广泛应用于医疗诊断、金融风险评估、生物信息学、智能交通等领域。例如，在医疗诊断中，贝叶斯网络可以整合患者的症状、检查结果和病史等多源信息，通过推理得出疾病的概率，辅助医生做出准确的诊断决策；在金融风险评估领域，它能够对市场波动、信用风险等因素进行建模分析，为投资决策提