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CCF贝叶斯网络在中国的应用和发展学术沙龙在京举行

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2012-06-01

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2012年5月22日-23日，由中国计算机学会（CCF）主办的“贝叶斯网络在中国的应用和发展”学术沙龙在中国科技会堂举行。中国科学院院士、清华大学教授李衍达，CCF会士、中国工程院院士、中科院计算所研究员倪光南，CCF会士、中国工程院院士、总参第61研究所研究员李德毅，中国科学技术协会书记处书记张勤，CCF理事长、清华大学教授郑纬民，CCF会士、中科院计算所研究员史忠植，CCF理事、清华大学教授孙茂松，香港科技大学教授张连文，北京大学教授耿直，中科院软件所教授沈一栋，CCF高级会员、上海立信会计学院教授王双成，西安电子科技大学教授杨有龙，CCF高级会员、北京工业大学教授冀俊忠，CCF高级会员、合肥工业大学教授王浩，CCF高级会员、重庆邮电大学教授樊兴华，CCF会员、吉林大学副教授王利民，CCF数据库专委会委员、云南大学副教授岳昆，参加了本次沙龙。

郑纬民理事长代表CCF致辞，欢迎各位专家学者的到来，并向各位专家介绍了学会CNCC、YOCSEF、ADL、CCF走进高校等学术活动的形式和特点，他预祝本次活动圆满成功。张勤书记代表中国科协致辞，感谢各位专家前来参会。本次学术沙龙是中国研究贝叶斯网络学者的一个聚会，希望能以此促进中国学术的发展。中国科协会一如既往的支持这种小范围的头脑风暴式的学术研讨会。他对CCF全资支持此次学术沙龙表示感谢。

张连文教授作了题为“BN理论研究和应用的情况的报告”。介绍了变量消除（Variable Elimination）、局部结构（Local Structure）等推理技术，潜在的树形模型及其在多维集群（Multidimensional Clustering）、密度估计（Density Estimation）以及在传统中医药中的应用。

耿直教授作了题为“因果推断和因果网络”的报告，从因果推断的Yule-Simpson悖论、替代指标悖论出发，讲述了分解学习、主动学习、局部学习三部分因果网络结构学习以及干预预测和替代指标确定准则等理论创新。

张勤教授介绍了其所创立的动态不确定因果图（DUCG）理论及其在核电站等大型复杂工业系统中进行故障预报、诊断、后果预测等方面的应用，重点探讨了贝叶斯网络在简洁（compact）表达和推理情况下存在的多赋值理论问题、不确定证据利用问题、静态因果逻辑循环问题、模块化知识库建造问题、知识不完备情况下的高效精确推理问题、处理虚假信号和模糊动态证据等问题，介绍了DUCG的基本原理和14项技术优势，比较了DUCG与贝叶斯网络的异同。

沈一栋教授作了题为“Logic +Bayesian Network”的报告，提出将logic方法引入BN的知识表达和不确定性建模的方法，并提出以stationary DBN的方法来有效处理环路因果关系。

参会者合影

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