1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

1.选题的目的和意义 进入到21世纪以来,人们对于人工智能领域的研究取得了极大的进步。

作为表示不确定性知识的一种重要方法,贝叶斯网络已经成为了人工智能研究中的热点和重要成果之一,建立有效的贝叶斯网络结构也是学习和应用贝叶斯网络的基础和核心。

贝叶斯网络是一种概率图形模型,它提供了不确定性环境下的知识表示、推理、学习手段,可以完成决策、诊断、预测、分类等任务,已广泛应用于数据挖掘、语音识别、工业控制、经济预测、医疗诊断等诸多领域。

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案

问题一：怎样对不完整数据进行插补 研究途径 第一步，根据几何分布表示数据库中变量结点之间的关系 假设为满足几何分布的随机变量，则其对应参数的概率分布函数p为： 其中，为和之间的关系系数。

同时得到： 其中，为和之间的关系系数。

第二步，用kullback-leibler(kl)散度来表示不同案例之间的相似程度，进而获得不完整数据的取值。