1、不確定性問(wèn)題一直是人工智能領(lǐng)域研究的焦點(diǎn)，在不確定性環(huán)境下進(jìn)行推理和決策日益受到人們的關(guān)注。貝葉斯網(wǎng)將概率論和圖論有機(jī)結(jié)合，是一種自然、緊湊的聯(lián)合概率分布的圖形表達(dá)方式。由于貝葉斯網(wǎng)具有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)、語(yǔ)義清晰的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、靈活的推理能力、方便的決策機(jī)制及有效的學(xué)習(xí)機(jī)制等優(yōu)點(diǎn)，它已逐漸成為處理不確定性問(wèn)題的最佳方法之一。貝葉斯網(wǎng)的關(guān)鍵在于構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)是一種有效的建網(wǎng)方法。貝葉斯網(wǎng)的學(xué)習(xí)包括結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)和參數(shù)學(xué)習(xí)，參數(shù)學(xué)習(xí)是在已知網(wǎng)絡(luò)

2、結(jié)構(gòu)情形下對(duì)數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)，難度較小。但是通過(guò)數(shù)據(jù)集的學(xué)習(xí)確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)很困難，而且隨著變量個(gè)數(shù)的增加搜索空間的個(gè)數(shù)呈指數(shù)增長(zhǎng)。已經(jīng)證明，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)是NP難題。目前已經(jīng)研究出多種貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的算法，一種有效且準(zhǔn)確性較高的學(xué)習(xí)算法是K2算法?？紤]到我國(guó)石油業(yè)面臨著嚴(yán)重的石油開采、傳輸、加工設(shè)備的腐蝕問(wèn)題，本文以石油傳輸管道的腐蝕為例，利用K2算法生成石油管道腐蝕問(wèn)題的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，結(jié)合專家先驗(yàn)知識(shí)對(duì)所得的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行推理，得出