一类贝叶斯网络的线性推理
【摘要】:
<正> 贝叶斯网络提供了表示变量集之间概率依赖性的一个自然有效的方法,而且其推理方法是主观贝叶斯方法的一个扩展,具有坚实的概率理论基础,因此,许多人工智能的研究者都采用贝叶斯网络作为一种知识表示的方法,将其应用到各种问题领域。如:故事理解、规划、电路错误检测和医学诊断等等。但是,贝叶斯网络已遭受到一些人工智能研究者的批评,因为它们需要大量的数值概率值使不确定关系量化,
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1 |
王军,周伟达;贝叶斯网络的研究与进展[J];电子科技;1999年15期 |
2 |
覃秋梅;张师超;;一类贝叶斯网络的线性推理[J];计算机科学;1999年10期 |
3 |
慕春棣,tsinghua.edu.cn,戴剑彬,叶俊;用于数据挖掘的贝叶斯网络[J];软件学报;2000年05期 |
4 |
王辉;用于决策支持的贝叶斯网络[J];东北师大学报(自然科学版);2001年04期 |
5 |
雷杰
,王明哲
,孙德宝;基于贝叶斯网络的特征分类器[J];情报指挥控制系统与仿真技术;2001年09期 |
6 |
钟清流;BN结构和参数学习算法改进[J];微型电脑应用;2001年05期 |
7 |
马耀华
,何瑗
,肖建华
,柏文阳
,徐洁磐;基于消息的汇率趋势预测的数据挖掘方法[J];计算机工程与应用;2002年15期 |
8 |
王玮,蔡莲红;贝叶斯网络拓扑结构确定方法的研究[J];小型微型计算机系统;2002年04期 |
9 |
李俭川
,胡茑庆
,秦国军
,温熙森;计算机辅助故障诊断与维修系统的实现[J];微型机与应用;2002年11期 |
10 |
李俭川,陶俊勇,胡茑庆,温熙森;基于贝叶斯网络的智能故障诊断方法[J];中国惯性技术学报;2002年04期 |
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