技術(shù)特征：

1.一種將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等價(jià)轉(zhuǎn)換為因子圖的方法，包括下列步驟：

S1：輸入待轉(zhuǎn)換為因子圖的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；

S2：依次按轉(zhuǎn)換規(guī)則1、2和3將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等價(jià)轉(zhuǎn)換為因子圖：

轉(zhuǎn)換規(guī)則1：創(chuàng)建因子圖的所有變量節(jié)點(diǎn)，它們分別對應(yīng)于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的所有隨機(jī)變量節(jié)點(diǎn)；

轉(zhuǎn)換規(guī)則2：創(chuàng)建因子圖的所有因子節(jié)點(diǎn)即局部函數(shù)，它們分別對應(yīng)于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中表示的所有局部條件分布；

轉(zhuǎn)換規(guī)則3：當(dāng)且僅當(dāng)因子圖中某個變量是一個局部函數(shù)的自變量時(shí)，添加連接該變量節(jié)點(diǎn)與該局部函數(shù)即因子節(jié)點(diǎn)的無向邊；

S3：輸出轉(zhuǎn)換成的因子圖。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S1中的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步包括：

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的圖形表示如下：作為一種概率圖模型，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個有向無環(huán)圖，其中，每個節(jié)點(diǎn)表示一個隨機(jī)變量，每條有向邊連接一對具有父子關(guān)系的隨機(jī)變量節(jié)點(diǎn)，每組具有相同子節(jié)點(diǎn)的有向邊表示一個隨機(jī)變量的局部條件分布，該局部條件分布以該隨機(jī)變量節(jié)點(diǎn)的若干個父節(jié)點(diǎn)所表示的隨機(jī)變量子集為條件，若該隨機(jī)變量節(jié)點(diǎn)沒有父節(jié)點(diǎn)，則該局部條件分布就是該隨機(jī)變量的邊緣分布，于是，定義在所有隨機(jī)變量上的聯(lián)合分布可表示為所有局部條件分布的乘積；

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的代數(shù)表示如下：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)BN(X,A)表示為一個聯(lián)合分布的因子分解其中，p(X)是定義在隨機(jī)變量集X＝{x₁,...,x_K}上的聯(lián)合分布，每個p(x_k|parents_k),k∈{1,...,K}是定義在隨機(jī)變量x_k∈X上的一個局部條件分布，parents_k是x_k節(jié)點(diǎn)的所有父節(jié)點(diǎn)所表示的隨機(jī)變量子集，若則p(x_k|parents_k)＝p(x_k)，從非空的parents_k中每個隨機(jī)變量節(jié)點(diǎn)到x_k節(jié)點(diǎn)有一條有向邊，所有這樣的有向邊構(gòu)成貝葉斯網(wǎng)絡(luò)BN(X,A)的有向邊集A。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S1中的因子圖進(jìn)一步包括：

因子圖的圖形表示如下：因子圖是由變量節(jié)點(diǎn)與因子節(jié)點(diǎn)所構(gòu)成的一個二分圖，其中，每個變量節(jié)點(diǎn)表示變量集中的一個變量，每個因子節(jié)點(diǎn)表示定義在變量子集上的一個局部函數(shù)，當(dāng)且僅當(dāng)某個變量是一個局部函數(shù)的自變量時(shí)，該變量節(jié)點(diǎn)與該因子節(jié)點(diǎn)之間有一條無向邊，于是，定義在變量集上的一個全局函數(shù)可表示為所有定義在變量子集上的局部函數(shù)的乘積；當(dāng)全局函數(shù)用于表示一組隨機(jī)變量的聯(lián)合分布時(shí)，因子圖成為一種新穎的概率圖模型；

因子圖的代數(shù)表示如下：因子圖FG(X,F,E)表示為一個全局函數(shù)的因子分解其中，h(X)是定義在變量集X＝{x₁,...,x_K}上的全局函數(shù)，每個局部函數(shù)f_j(X_j),j∈{1,...,J}稱為定義在變量子集上的一個因子，所有這樣的局部函數(shù)構(gòu)成因子圖FG(X,F,E)的局部函數(shù)集F＝{f₁,...,f_J}，同時(shí)，因子圖FG(X,F,E)的無向邊集E＝{(x_j,f_j)|iifx_j∈X_j}；當(dāng)全局函數(shù)h(X)用于表示定義在隨機(jī)變量集X上的聯(lián)合分布時(shí)，因子圖FG(X,F,E)成為一個概率圖模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1至3任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述步驟S2中的轉(zhuǎn)換規(guī)則1、2和3進(jìn)一步包括：

轉(zhuǎn)換規(guī)則1的代數(shù)表示如下：將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)BN(X,A)中全部K個隨機(jī)變量x_k∈X,k∈{1,...,K}對應(yīng)地轉(zhuǎn)換為因子圖FG(X,F,E)中的K個變量k∈{1,...,K}；

轉(zhuǎn)換規(guī)則2的代數(shù)表示如下：將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)BN(X,A)中定義在隨機(jī)變量x_k∈X,k∈{1,...,K}上的K個局部條件分布p(x_k|parents_k)對應(yīng)地轉(zhuǎn)換為因子圖FG(X,F,E)中的J個局部函數(shù)f_j∈F,j∈{1,...,J}，這里J＝K，即j∈{1,...,K}；

轉(zhuǎn)換規(guī)則3的代數(shù)表示如下：令因子圖FG(X,F,E)中全部J＝K個局部函數(shù)f_j∈F,j∈{1,...,J}分別表示貝葉斯網(wǎng)絡(luò)BN(X,A)中K個局部條件分布，即因子圖的局部函數(shù)f_j(X_j)＝p(x_j|parents_j),j∈{1,...,K}，這些局部函數(shù)對應(yīng)表示了因子圖FG(X,F,E)的無向邊集E＝{(x_j,f_j)|iif x_j∈X_j}；令因子圖FG(X,F,E)的全局函數(shù)h(X)表示定義在隨機(jī)變量集X上的聯(lián)合分布，即h(X)＝p(X)；于是，因子圖FG(X,F,E)所表示的全局函數(shù)的因子分解即為J＝K，這個因子分解與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)BN(X,A)所表示的聯(lián)合分布的因子分解完全等價(jià)。

5.一種將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等價(jià)轉(zhuǎn)換為因子圖的系統(tǒng)，包括：貝葉斯網(wǎng)絡(luò)輸入模塊、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)向因子圖等價(jià)轉(zhuǎn)換模塊、因子圖輸出模塊、人機(jī)交互界面，其中：

所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)輸入模塊用于實(shí)現(xiàn)輸入待轉(zhuǎn)換為因子圖的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；

所述貝葉斯網(wǎng)絡(luò)向因子圖等價(jià)轉(zhuǎn)換模塊進(jìn)一步包括三個子模塊：因子圖的變量節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建子模塊、因子圖的因子節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建子模塊和因子圖的無向邊添加子模塊，它們依次分別按轉(zhuǎn)換規(guī)則1、2和3實(shí)現(xiàn)將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等價(jià)轉(zhuǎn)換為因子圖；

上述轉(zhuǎn)換規(guī)則1、2和3具體為：

轉(zhuǎn)換規(guī)則1：創(chuàng)建因子圖的所有變量節(jié)點(diǎn)，它們分別對應(yīng)于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的所有隨機(jī)變量節(jié)點(diǎn)；

轉(zhuǎn)換規(guī)則2：創(chuàng)建因子圖的所有因子節(jié)點(diǎn)即局部函數(shù)，它們分別對應(yīng)于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中表示的所有局部條件分布；

轉(zhuǎn)換規(guī)則3：當(dāng)且僅當(dāng)因子圖中某個變量是一個局部函數(shù)的自變量時(shí)，添加連接該變量節(jié)點(diǎn)與該局部函數(shù)即因子節(jié)點(diǎn)的無向邊；

所述因子圖輸出模塊用于實(shí)現(xiàn)輸出轉(zhuǎn)換成的因子圖；

所述人機(jī)交互界面用于實(shí)現(xiàn)用戶與該系統(tǒng)之間的人機(jī)交互，包括：用戶通過此界面輸入并圖示一個貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，用戶通過此界面提交貝葉斯網(wǎng)絡(luò)向因子圖等價(jià)轉(zhuǎn)換的執(zhí)行指令，用戶通過此界面輸出并圖示一個轉(zhuǎn)換成的因子圖。