Методика построения динамических сетей Байеса

Предложена методика построения динамических сетей Байеса на основе статистических данных, состоящая из построения статической структуры сети и построения динамической структуры сети, включающей определение связей между двумя соседними интервалами времени. Полученную структуру используют для формирования вывода на каждом временном интервале. Приведен пример применения методики к фактическим данным.

Год издания: 
2010
Номер: 
2
УДК: 
62-50
С. 55—62, укр., Fig. 7. Tabl. 4. Refs.: 6 titles
Литература: 

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/.

Полнотекстовый документSize
2010-2-9.pdf276.08 KB