基于软证据的贝叶斯网络推理-中国学术期刊网络出版总库

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基于软证据的贝叶斯网络推理

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【作者】	高波; 王连亮; 罗懋康;
【作者单位】	四川大学数学学院; 中国西南电子技术研究所;
【文献出处】	统计与决策 , Statistics & Decision, 编辑部邮箱 2014年 21期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	软证据; 贝叶斯网络; 贝叶斯推理;
【摘要】	贝叶斯网络推理是贝叶斯网络实际应用时的核心环节。但是目前所用的各种推理算法都需要进行复杂的图形变换,不易于计算机编程实现而且计算时间长。文章针对贝叶斯网络软证据推理中软证据含义模糊及由此引起的软证据设置主观性太强等问题,讨论了了证据节点间相互独立时软证据的含义,给出了软证据的一种定量解释,并在此基础上给出了一般情形下贝叶斯网络的推理公式。仿真表明公式算法在网络规模较小时的快速性。
【基金】	国家自然科学基金面上项目(11171238)
【更新日期】	2014-12-09
【分类号】	TP18
【正文快照】	0引言贝叶斯网络(Bayesian Networks,BNS)又称信度网络,是Bayes方法的扩展,是人工智能、概率理论、图论、决策分析相结合的产物,是目前不确定知识表达和概率推理领域中最有效的理论模型之一[1,2,3]。它以图形化的方式直观地表达各变量的联合概率分布,并利用条件独立性假设大大?

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