1. 毕业设计（论文）主要内容：
1. 学习优化算法中粒子群算法的主要思想和实现方法；
2. 贝叶斯网络善于解决不确定性知识的表达和推理问题，学习贝叶斯网络的基本概念、主要结构和主要学习算法，如穷举搜索，K2算法，爬山算法等；
3. 学习如何将粒子群算法应用于贝叶斯网络的方法；
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2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1、查阅不少于15篇的相关资料，其中英文文献不少于3篇，完成开题报告。2、完成不少于5000字的英文文献翻译工作。
3、收集相关的原始数据，并进行数据的预处理工作。
4、完成毕业设计（论文）阶段性报告，完成任务书和中期情况检查表等任务。
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3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
1-3周：查阅文献，完成开题报告4-6周：总体设计，完成论文综述
7-10周：设计算法，功能模块设计
11-13周：编码和测试
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4. 主要参考文献
1.动态贝叶斯网络推理学习理论及应用 肖秦琨，高嵩，高晓光 国防工业出版社
2.贝叶斯网络学习、推理与应用 王双成 立信会计出版社
3.Zhu Y, Liu D, Jia H. A New Evolutionary Computation Based Approach for Learning Bayesian Network[J]. Procedia Engineering, 2011,
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