zhaohai的个人博客分享 http://blog.sciencenet.cn/u/zhaohai

博文

贝叶斯网络

已有 632 次阅读 2024-4-6 22:43 |个人分类:工作点滴|系统分类:科研笔记

(2014-05-10 00:03:28)

奉天城的气温再一次跌入五月里的局部极小点后,又开始慢慢地向上爬升起来。冷雨虽然给吾带来了小不适,但也镇压铺天盖地的杨花柳絮。如果说一年四季是自然提供了人类生存之条件,那么“协商民主”就算是执政党为国家政权体系提供了一种政治气候。

贝叶斯网络又称信度网络,是一个概率网络,是一个有向无环图,是一种基于概率推理的数学模型,解决复杂系统的不确定性和不完整性问题。节点代表随机变量,节点间有向边代表了节点间的互相关系,用条件概率表达其关系之强弱。如果没有父节点,那么就可以用先验概率进行信息表达。吾曾经利用贝叶斯网络,解决丰满水电发电机组,由于不确定性和关联性所引起的故障诊断。

一个人在年青的时候,如果没有理想和激情就是没有心;一个人在年老的时候,如果不是一个积极的保守主义者就是没有脑;一个人在中年的时候,如果没有理解贝叶斯定理就是没有肺。人,没有心则无法念,没有脑则无法思,没有肺则无法呼吸。贝叶斯定理的重要性在于,它能准确的测量出一条新证据将会使吾人对关于世界的观念改变多少而提供了一把标尺,从而帮助吾人判断是否恰当使用新证据。贝叶斯定理之精髓可以公式化如下:                                                                                                                                                                               

P(A/X)  =   P(X/A) *P(A)/ P(X)                      

“摸着石头过河”实际上是贝叶斯定理之中国文化之表达。“频率主义”非常容易误导研究者忽略了假设之基础环境与合理性,而正是这种忽略是计算贝叶斯先验概率所必需的东西。国民对政治之淡定虽然不能够说明国家素质之成熟,但是国民对政治之狂热最能说明是国家素质之不成熟。

埃尼廸斯在2005年发表了一篇题为《为什么大多数发表的研究成果都是骗人的》的文章,“仁者见之谓之仁,智者见之谓之智”,结果人声鼎沸,云云亦云,然而其心照不宣者实乃科学大家也。据不完全统计,吾已经发表博文近千篇,发表科技论文与指导硕士、博士毕业论文近千篇,由于大量被视为真实的假设实际上都是不真实的,所以大部分研究成果都是骗人的东西。末法时代,信息爆炸,吾人所拥有的信息量呈现出幂律无尺度增长,验证的假设正在以同样的速度增长,故而预测在大数据时代更容易失败。

列宁讲,共产主义仿佛就是远处地平线上升起的太阳。第一个看到太阳升起的人,一定是满心充满了惑然。然后,在他看来此后的每一天,太阳都会升起。于是,他信心倍增,并且坚定地认为太阳升起是大自然的一个永恒特征。尽管太阳不会永远如此,人类却通过形而上学之纯粹的统计学形式推断,预测了太阳升起和落下的概率为100%。人是一种非常奇怪的动物,信心是点点滴滴成功之积累,失败则是对信心各种动摇。

“频率主义”不是“结构主义”,“频率主义”意味着,仅从(非所有)样本中收集数据是导致统计学问题中出现不确定性之主要原因。贝叶斯定理并非是想告诉吾人世界在本质上和理论上都是不确定的,而是阐述了人类认识论的不确定性,或者人类认识之局限性。贝叶斯定理可以精确的说明在已知新证据X的情况下,应该改变多少关于A的信念。在这个等式中,p(A)是新证据X出现之前吾对A的先验信念。p(X/A)是在A确定的前提下,将会得到证据X的可能性。P(A/X)是在考虑新证据后吾对于A的后验信念。

吾有一个研究小组,从事图像处理已经有八年的时间了,从这个维度观察,今天就是一幅清晰的图像,历史就是一幅模糊图像,未来就是一幅“图像网络”。贝叶斯网络,从理论上讲是一个NP-complete,即现阶段没有可以在多项式时间内完成的算法。但是,贝叶斯网络却是一种不定性因果关联模型,并且能够有效地进行多源信息表达与融合。假设宇宙是复杂网络,假设脑网是复杂网络,假设图像也是复杂网络,那么吾人似乎就得出了一个重要而诡异的结论。

如果大自然遵循一种有规律并且可预测的法则,那么吾人就可以用数学和哲学之表达来体认宇宙,通过近似值一点一点地脑戏模拟,收集证据,消涨误差,逼近真理。其实,大自然的合理性是一种惑然的东西。相似性并非是相关性,相关性并非是因果关系。



https://blog.sciencenet.cn/blog-36125-1428481.html

上一篇:镜像神经元(传感与施动)
下一篇:从观测到预测
收藏 IP: 175.169.12.*| 热度|

1 王涛

该博文允许注册用户评论 请点击登录 评论 (0 个评论)

数据加载中...
扫一扫,分享此博文

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2024-7-11 19:34

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部