贝叶斯神经网络建模预测方法及其应用简介贝叶斯神经网络（BayesianNeuralNetworks,BNNs）是一种结合神经网络与贝叶斯统计的机器学习方法。与传统神经网络不同，BNNs通过引入概率分布来描述模型参数的不确定性，从而在预测时不仅输出结果，还能提供结果的置信度估计。这种特性使其在数据稀缺、噪声较大或需要可靠不确定性量化的场景中表现优异。BNNs的核心在于利用贝叶斯推断（如变分推断或马尔可夫链蒙特卡洛方法）对网络权重进行概率建模，而非固定点估计。这种建模方式能够有效缓解过拟合问题，提升模型的泛化能力。应用领域包括但不限于医疗诊断（风险概率评估）、金融预测（市场不确定性分析）、自动驾驶（安全决策支持）以及工业缺陷检测（可靠性评估）。当前研究热点涵盖高效近似推断算法、大规模BNNs训练技术，以及与其他深度学习框架（如图神经网络、强化学习）的融合。随着对AI可解释性与安全性需求的增长，贝叶斯神经网络因其内在的概率解释性，成为可信人工智能的重要技术路径之一。
