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SPOOK：一个概率面向对象的知识表示系统。在之前的工作中，我们指出了标准贝叶斯网络作为大型复杂领域建模框架的局限性。我们提出了一种新的，结构丰富的建模语言，面向对象的贝叶斯网络，我们认为它能够处理这些领域。然而，事实证明oobn表达能力不够强，无法对复杂域的许多有趣方面进行建模：特定命名对象的存在、对象之间的任意关系以及域结构的不确定性。这些方面在现实世界中至关重要，比如战场感知。在本文中，我们介绍了一个解决这些限制的实现系统SPOOK。SPOOK实现了一种更具表现力的语言，使其能够自然、简洁地表示作战空间领域。我们提出了一种新的推理算法，该算法从根本上利用了模型结构，并通过实验证明，它比现有的方法实现了数量级的加速。

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zbMATH中的参考文献（参考文献13条)

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  1. 张浩源；Marsh，D.William R.：基础设施资产的多州恶化预测：从不确定数据、知识和类似群体中学习（2020年）
  2. 巴赫，斯蒂芬H。；布罗切勒，马提亚斯；黄，伯特；Getoor，Lise:铰链损失马尔可夫随机场和概率软逻辑（2017）
  3. 金米格，安吉丽卡；米哈尔科娃，利利亚娜；Getoor，Lise：《提升的图形模型：调查》（2015）
  4. 霍华德，凯瑟琳；Stumptner，Markus:基于有向实体关系的一阶概率语言综述（2014）
  5. 托蒂，莱昂内尔；冈萨雷斯，克里斯托夫；Wuillemin，Pierre Henri:使用模式挖掘加速结构化概率推理（2013）
  6. Brafman，Ronen I.：控制的关系偏好规则（2011）ioport公司
  7. 冈萨雷斯，克里斯托夫；Wuillemin，Pierre Henri:使用Jaffray和Faÿ的局部条件调节的PRM推理（2011）
  8. 吕蔡青；Druzdzel，Marek J.：基于因果机制的交互式图形决策模型构建（2009）
  9. 格图尔，莉斯；格兰特，约翰：PRL：概率关系语言（2006）
  10. Lueders，P.：使用贝叶斯网络片段进行场景解释（2006）
  11. Town，Christopher:图像和视频分析的本体论推理（2006）ioport公司
  12. Zapata Rivera，Diego:cbCPT:贝叶斯网络中CPT的知识工程支持（2002）
  13. 冈德森，詹姆斯P。；Martin，W.N.：在模拟维护机器人领域，不确定性对计划成功的影响。（2000年）