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简要分析了贝叶斯网络推理算法的现状,提出了基于马氏链随机拟蒙特卡罗算法(MCRQMC)的推理方法。在给出高精度推理结果的同时,该推理算法亦能给出推理结果的标准偏差。从理论上对MCRQMC算法与现有的算法进行了比较分析,并采用随机Halton序列、Sobol序列和普通随机序列进行了推理实验。结果表明MCRQMC算法在同样样本数量的情况下,推理精度显著优于现有算法。