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BaRT公司

swMATH ID: 1950
软件作者: 布克(Lashon B.Booker)。;纳文·霍塔;康妮·洛吉亚·拉姆西
描述: BaRT:基于知识的系统的贝叶斯推理工具。本文描述了BaRT,这是一种贝叶斯推理工具,它使信念网络和其他概率技术可用于构建分类问题求解器的知识工程师。本文讨论了最先进的概率方法如何自然地适合基于知识的分类问题解决方法,并检查了BaRT的当前功能。作为表示工具,使用了概念结构表示语言(CSRL),旨在以与通用任务观点相称的方式促进分类问题解决者的构建。关于CSRL,应该注意:(1)表示的关键单位是知识组——将问题数据映射到定性置信值的离散尺度的生产规则集合;(2) 每个分类假设都与其自己的知识组层次结构相关联,专门用于计算其置信值;(3) 定性量表用于测量置信水平。整个BaRT体系结构由三个主要组件组成:知识获取系统、网络编译器和核心推理例程。当前版本的BaRT支持三种知识表示:贝叶斯网络、影响图和分类层次,并将实现基于概率语义的默认推理和属性继承方法。BaRT系统和CSRL之间的关系很简单:BaRT实现允许定义任意的子类-超类层次结构,分类层次结构与CSRL中使用的分类树相对应。BaRT项目的目标是以一种对实际应用有效且实用的方式,将关于似是而非推理的几个理论观点结合在一起。BaRT已被用作对船舶图像进行分类的决策辅助工具,以及分析情报报告的系统的推理组件。由于BaRT的所有功能都基于可靠的概率语义,因此它还具有计算规范推理和公理推理的额外优势。
主页: http://arxiv.org/pdf/1304.1496v1.pdf
操作系统: 操作系统
依赖项: 依赖关系
关键词: 贝叶斯推理;信仰网络;问题解决者;概念结构表示语言
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2 计算机科学(68-XX)

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