Методика побудови динамічних мереж Байєса

Запропоновано методику побудови динамічних мереж Байєса на основі статистичних даних, яка складається з побудови статичної структури мережі та побудови динамічної структури мережі, яка визначає зв’язки між двома сусідніми інтервалами часу. Отриману структуру використовують для формування висновку на кожному часовому інтервалі. Наведено приклад застосування методики до фактичних даних

Рік видання: 
2010
Номер: 
2
УДК: 
62-50
С. 55—62, укр., Fig. 7. Tabl. 4. Refs.: 6 titles
Література: 

1. Pearl J. Bayesian Networks: A Model of Self-Activated Memory for Evidential Reasoning (UCLA Technical Report CSD-850017) // 7th Conference of the Cognitive Science Society, University of California, Irvine, CA. — 2009. — Р. 329—334.
2. Montesano L., Lopes M., Bernardino A., Jose Santos-Victor. Modeling Affordances using Bayesian networks // IEEE/ RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. — San Diego, USA, 2007. — P. 12.
3. Maragoudakis M., Tselios N.K., Fakotakis N., Avouris N.M. Improving SMS usability using Bayesian Networks // Wire Communications Laboratory, Technical Report, 2005. — P. 45.
4. Madden M.G. A New Bayesian Network Structure for Classification Tasks. — Berlin: Springer, 2002. — Р. 183— 197.
5. Бидюк П.И., Терентьев А.Н. Построение и методы обучения байесовских сетей // Тавр. вест. информатики и математики. — Симферополь: КНЦ НАНУ, 2004. — № 2. — С. 139—153.
6. http://www.informatik.uniaugsburg.de/en/chairs/sik/research/finished/ailtbenchmarks/.

Текст статтіРозмір
2010-2-9.pdf276.08 КБ