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1. 研究目的与意义

目前，关于贝叶斯网络理论与算法的研究主要是针对贝叶斯网络建立与应用过程的某一分离问题，对局部问题研究的有效性常常难以推广到全局有效性的论证，缺乏支持贝叶斯网络结构建立、参数学习、推理误差反馈修正的一致性算法，在很大程度上限制了贝叶斯网络应用的发展。

因此，探讨有效的、快速的，能支持贝叶斯网络自适应知识建立与知识推理的方法与算法，已是不确定性知识推理领域的关键问题在具有遗传病的家庭中，需要知道他们的孩子是否可能带有这种疾病，而贝叶斯网络能够提供遗传这种疾病的概率，从而帮助这些家庭做出决定。

本课题研究贝叶斯网络在这方面的应用。

2. 国内外研究现状分析

从1988年由pearl提出后，已经成为近几年来研究的点.随着贝叶斯网络的不断发展，以及其显著的优点，将很快成为人工智能领域不确定性推理和建模的一个有效工具。

利用贝叶斯网络对事件或属性间带有不确定性的相互关系进行建模和推理在决策、实现特征融合、进行分类的数据分析领域得到广泛应用。

如在医学诊断、故障诊断和预测等方面也都有很多成果。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容：不确定性知识推理领域的关键问题在具有遗传病的家庭中，需要知道他们的孩子是否可能带有这种疾病，而贝叶斯网络能够提供遗传这种疾病的概率，从而帮助这些家庭做出决定。

本课题研究贝叶斯网络在这方面的应用。

运用贝叶斯网络理论及结合遗传基因算法推断家族的遗传病发的概率。

4. 研究创新点

利用matlab软件，与贝叶斯网络理论与技术结合推算家族遗传病的发生可能性，拓展贝叶斯网络与遗传算的实际用途。