动态贝叶斯网络的最可能解释生成制造技术

提供方法、系统和装置以生成贝叶斯网络（ＢＮ）的最可能解释（ＭＰＥ）。第一数据结构通过从连接树（从ＢＮ得到）的叶至根迭代并沿途保留最大势来填充。第二数据结构记录映射至第一数据结构中的选择索引位置。这些选择位置对应于第一数据结构中保存的选择最大势。一旦给定问题的根最大势已知，所有选择最大势被求解。选择最大势形成通过连接树的ＭＰＥ以达到结果。（*该技术在2023年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

一般来说，本专利技术的实施例涉及判定网络和图形模型，更具体地说，涉及贝叶斯网络(BN)的最可能解释(MPE)生成。背景信息 为了通过电子模型化判定过程作出判定，贝叶斯网络(BN)在软件应用中被广泛使用。一些特别适合于BN的示范应用包括人工智能应用、语音识别、视觉跟踪、模式识别等。BN经常被视作概率计算的基础。BN基于贝叶斯逻辑，通常应用于自动判定和处理概率推理的推论统计。静态BN与动态BN(DBN)的不同之处在于，DBN可随时间为随机(概率)变量调整自身。但是，某些不太可能随时间演变的判定过程更适合于BN实现。此外，DBN包括可使某些判定过程无法在DBN中有效建模的额外数据结构和处理。相应地，基于正在被建模的判定过程，使用BN可能比DBN更有利。BN和DBN应用均将判定过程建模为判定树，其中该树的每个节点识别特定的判定状态，且每个判定状态(节点)自身可以是树状数据结构。最可能解释(MPE)是针对具有观察到的输出(证据)的给定问题的通过BN的判定状态序列(路径)。换句话说，如果结果已知，MPE是最可能解释所观察到的证据的BN中所有隐藏节点的状态。一旦BN被训练或用于几个不同的判定，BN可用于针对给定问题根据可观察证据产生其自己的判定或用于评估不同的观察结果。传统MPE生成算法由要求BN上的完整两遍的技术产生。在第一遍中，所有团的势被分配，并从得自BN的连接树的叶收集证据，到连接树的根。然后选择和存储根团的最大元素并将根团中的所有其它元素设为零。在第二遍期间(称作分布证据处理步骤)，连接树从其根势迭代回到所有叶团。在此第二遍期间，证据基于正在评估的连接树的每种状态(团)重新分布，每种状态的选择最大势被保留，因此在第二遍完成时，产生MPE。显然，传统的MPE生成技术需要大量处理器和存储器资源。因此，需要改进的MPE生成。附图概述 附图说明图1是根据本专利技术的一个实施例生成BN的MPE的方法的流程图。图2是根据本专利技术的一个实施例生成BN的MPE的另一个方法的流程图。图3是根据本专利技术的一个实施例的MPE生成系统的示意图。图4是根据本专利技术的一个实施例的MPE生成装置的示意图。图5是使用与本专利技术实施例相关的一些MPE生成技术的示范语音识别系统的示意图。实施例说明 说明生成BN的MPE的新方法、系统和装置。在以下详细的实施例说明中，参照构成其部分的附图，附图中通过举例说明而不是限制的方式给出本专利技术的具体实施例。对这些实施例进行了足够详细的说明，以使本领域的普通技术人员能够理解并实施它们。可以采用其它实施例，并且可以作出结构、逻辑和电气上的更改，而不背离本公开的精神和范围。因此，以下详细说明并非用于限制意义，而且本文公开的专利技术实施例的范围仅由所附权利要求定义。图1是生成BN的最可能解释(MPE)的方法100的流程图。方法100在计算机可访问介质中作为一个或多个软件应用实现。方法100不需要在计算机可访问介质中执行；但是，在执行方法100时，根据以下所述的处理和在本专利技术的其它实施例中，会产生对于BN的给定问题的MPE。首先，使用任何已知和传统上可用的技术或实用程序，从BN得到连接树。在使用BN之前，连接树的势被初始化。势是分配给判定状态的概率，并且在确定从一个判定状态到另一个判定状态的转变的操作期间被使用。此外，势取决于一组随机变量。在第一遍期间收集的证据导致在BN的每个判定状态(叶)对随机变量的值分配，还可能改变为每个团初始设置的势。在所提供的这个初始环境下，在110，BN从其叶迭代到其根。在此迭代过程中，在111，收集可观察的证据，以便设置随机变量的值并且为连接树的每个评估团调整势。此外，在120，在第一遍期间，每个子团的最大势被存储或保留在存储器、存储装置或者存储器和存储装置这两者中。在一个实施例中，连接树的每个团的最大势的保持以第一数据结构存储。第一数据结构是多维(M)整数阵列，其中M是BN中使用的随机变量的数量。例如，使用三个与给定BN相关联的随机变量X、Y和Z，第一数据结构具有3维(M＝3，因为有三个随机变量)，并且每一维具有两个索引位置(M＝3-1，因为任何特定维具有其余2维中每个的最大势)。因此，第一数据结构的大小是定义为随机变量总数的M。作为另一个示例，考虑三个随机变量X、Y和Z。在此示例中，第一数据结构是具有3维的整数阵列(M＝3，随机变量的数量)X维、Y维和Z维。此外，每维包括两个索引位置(位置1和2，即，大小＝2)，用于针对特定维保存其余每维的最大势。对于此示例，显然，第一数据结构中共有8个索引位置，它们是1)X1、Y1、Z1；2)X1、Y1、Z2；3)X1、Y2、Z1；4)X1、Y2、Z2；5)X2、Y1、Z1；6)X2、Y1、Z2；7)X2、Y2、Z1；以及8)X2、Y2、Z2。此外，每个随机变量的每个索引位置还可以与指向BN中该索引位置对应的特定叶(节点)的指针相关联，如121所示。此指针允许直接从第一数据结构访问团中的特定位置(叶或节点)。因此，每个索引位置可以容纳最大联合概率分布值和至分布值所在团内的特定叶或判定状态的指针。在其它实施例中，BN中特定分布值的特定位置由第一数据结构中的索引位置的坐标导出或得到。换句话说，对于三维的第一数据结构，特定索引位置可以是X1、Y1和Z1；第一数据结构中的这些坐标映射到团中的特定位置。因此，对于这些实施例，完全无需在第一数据结构的索引位置中存储任何指针。在130，确定根最大势。在一个实施例中，在131，根最大势及其对应的BN内根节点基于给定问题的给定结果或预期结果。根节点及其相关根最大势的确定允许在连接树内处理，以便根据结果为问题求解MPE。按照传统方式，通过BN求解MPE的过程通过根据已识别的根最大势及其相关联的根中节点配置在源自BN的连接树上执行完整第一迭代来进行。在传统第二遍期间，证据在连接树上从根到叶往回重新分布，然后为了选择构造MPE所需的每团最大势，对所有势分别评估 在本专利技术的实施例中，无需在连接树进行第二遍且无需为了选择正确的最大势重新分布证据。这通过在第一遍期间如上所述建造第一数据结构，然后将第一数据结构从根最大势向回迭代至所有叶的势来完成。相应地，在140，第一数据结构从确定的根最大势向回迭代至所有叶的最大势。在此第一数据结构的回溯迭代期间，在150，与选择叶的选择最大势相关联的选择第一索引位置保留在第二数据结构中。也就是说，在140的第一数据结构的迭代期间，第二数据结构保留直接映射到第一数据结构的选择位置的整数索引位置值。第一数据结构的这些选择位置代表形成BN的所有变量的MPE所需的最大势。继续上述示例，考虑具有3维(3个随机变量)的第一数据结构，其中每一维包括2个索引位置，在第一遍期间填充的最大势值产生表示为(4、3、5、2、1、6、8、7)的第一数据。此外，再考虑基于确定的结果，根最大势确定为来自第一数据结构的值7。在此示例中，第一数据结构的迭代开始于7(根最大势)且沿往回至初始叶势的路径选择最大势可以产生具有最大势值(5、3、8、7)的MPE。在本示例中，第二数据结构表示为具有值(3、2、7、8)的整数阵列。第二数据结构的索引位置是位置1到4，分别具有值3、2、7和8。这些保留值中每个对应于第一数本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种方法，包括：从叶至根迭代从贝叶斯网络（ＢＮ）得到的连接树，并在第一数据结构中存储最大势；确定根最大势；以及从根第一索引位置开始迭代第一数据结构，在第二数据结构内保留对应于选择最大势的第一数据结构中的选择第一索引位 置。

【技术特征摘要】
1.一种方法，包括从叶至根迭代从贝叶斯网络(BN)得到的连接树，并在第一数据结构中存储最大势；确定根最大势；以及从根第一索引位置开始迭代第一数据结构，在第二数据结构内保留对应于选择最大势的第一数据结构中的选择第一索引位置。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括响应第二数据结构，从根到叶从第一数据结构组装最可能解释。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，迭代BN还包括从叶到根收集证据，以及响应所收集的证据来识别最大势。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定还包括根据BN内正评估的问题的给定结果确定根最大势。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括将第一数据结构表示为多维整数阵列，其中每一维对应于随机变量。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，迭代连接树还包括在第一数据结构内为每个最大势存储指针，其中每个指针对应于子势中的元素。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，迭代第一数据结构还包括使用第二数据结构中保留的第一索引位置访问第一数据结构，以及获得对应的指针以形成从根到叶的最可能解释。8.一种方法，包括生成第一数据结构，其中保存连接树的坐标对，每个坐标对具有最大势和指向子势的指针；以及生成第二数据结构，包含至第一数据结构的选择坐标对的映射，其中映射组合以形成从连接树的根到连接树的叶的最可能解释(MPE)，MPE表示达到问题的结果所作的判定。9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括从连接树的叶到根收集证据，以及通过为问题从叶到根迭代来填充第一数据结构的坐标对。10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，还包括在为给定问题确定根最大势之后通过迭代第一数据结构填充第二数据结构的映射。11.如权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括为选择坐标对创建作为对应于第一数据结构内的位置的整数值的映射。12.如权利要求8所述的方法，其特征在于，还包括发送MPE作为达到与问题相关联的结果的技术。13....

【专利技术属性】
技术研发人员：W胡，
申请(专利权)人：英特尔公司，
类型：发明
国别省市：US[美国]