郑淑贤，解滨，米据生

(1. 河北师范大学 数学与信息科学学院，河北 石家庄 050024； 2. 河北师范大学 信息技术学院，河北 石家庄 050024)

概率推理是根据不确定信息作出推理，同时需要对得出结论的概率作出估计的推理模型。贝叶斯推理问题是条件概率推理问题[1-2]，最早在18世纪由英国学者贝叶斯提出，这一领域的研究可以深化人们对概率信息加工过程的理解，能够有效地指导人们进行判断决策以及数据推理。形式概念分析[3]是1982年由Wille首先提出的，它描述了对象和属性之间的联系，在数据分析和知识获取等方面有着非常重要的意义。形式背景是一类具有特殊关系的数据库，其特殊性反映在对象与属性之间的关系仅有是与非2种，决策形式背景是由对象集合、条件属性集合和决策属性集合形成的数据表。

目前许多学者正在进行将贝叶斯概率推理应用到数据库的研究[4-7]。Pawlak[8]建立了贝叶斯理论和数据表之间的联系，Slezak等[9]依据贝叶斯推理提出了贝叶斯数据模型，Y.Y.Yao[10]基于贝叶斯决策过程提出了新的决策理论粗糙集模型，为数据推理提供了新的思想。本文提出的主观贝叶斯概率推理应用了贝叶斯公式的变形公式和主观给出的某些估计量，讨论决策形式背景中条件属性和决策属性的依赖关系。对于决策形式背景，条件属性的重要性存在差异，虽然一些对象含有某种条件属性的数目比较多，但是这些条件属性对决策的影响程度可能比较小；而另外一些对象含有的某种条件属性的数目比较少，但是这些条件属性对决策的影响程度可能比较大。……