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通过概率区间提高贝叶斯网络的鲁棒性。 (英语) Zbl 0939.68117号

摘要:我们将贝叶斯网络扩展到概率区间,旨在对具有不确定和不精确知识的应用程序进行更真实和灵活的建模。在因果程序的逻辑框架内,我们为一致性和逻辑结果的形式化处理提供了模型理论基础。开发了一组局部推理规则,经证明是合理的,并且在没有循环的情况下也是完整的;也就是说,最严格的概率边界可以通过边界传播递增地计算。这些推理规则可以在线性时间和空间中进行有效评估。这种方法的一个重要特点是,可以系统地进行灵敏度分析,揭示网络中容易出现混沌行为的部分。此类调查可用于改进网络设计,以实现更稳健和可靠的决策分析。

MSC公司:

68层37 人工智能背景下的不确定性推理
68立方英尺 知识表示
68层35 人工智能语言和软件系统理论(基于知识的系统、专家系统等)

软件:

NESTOR公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
全文: 内政部

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