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Shenoy，Prakash P。；詹姆斯·韦斯特。

混合贝叶斯网络中使用多项式混合物的推断。 （英语） Zbl 1214.68404号

国际J近似推理 52，第5期，641-657（2011）.
摘要：本文的主要目标是使用概率密度函数的混合多项式（MOP）近似描述混合贝叶斯网络（BNs）中的推理。混合BN包含离散、连续和条件确定性随机变量的混合。连续变量的条件通常由条件PDF描述。在混合贝叶斯网络中进行推理的一个主要障碍是连续变量的边缘化，这涉及到对条件PDF的组合进行积分。在本文中，我们建议使用PDF的MOP近似，这在本质上与使用截断指数（MTE）混合近似类似。MOP功能可以很容易地集成，并且在组合和边缘化下是封闭的。这使我们能够在扩展的Shenoy-Shafer架构中传播MOP电位，以便在包含确定性变量的混合BN中进行推理。与PDF的MTE近似相比，MOP近似有几个优点。即使对于多维条件PDF，它们也更容易找到，并且适用于混合BN中的更大类确定性函数。

引用于17文件

MSC公司：

68层37 人工智能背景下的不确定性推理
2015年1月62日 贝叶斯推断

关键词：

混合贝叶斯网络；混合贝叶斯网络中的推理；Shenoy-Shafer架构；扩展的Shenoy-Shafer架构；多项式的混合；截断指数的混合
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛P.Shenoy｝和\textit｛J.C.West｝，Int.J.近似推理52，编号5641-657（2011；Zbl 1214.68404）
全文： 内政部

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