このアルゴリズムについて聞いたことがありますが、このアルゴリズムはベイジアン信念ネットワークで使用するのに適していますか? Hugin はそれに基づいており、このアルゴリズムに関する書籍や記事を探しています。
4 に答える
この論文では、アルゴリズムについて説明します。それは非常に詳細であり、開始するのに良いポイントになるはずです。
この研究分野についてはしばらく追跡していませんでしたが、CiteSeerX 検索エンジンについてまだご存じない場合は、ご紹介します。( http://citeseerx.ist.psu.edu/ )
Shenoy & Shafer の「ベイジアンと信念関数の伝播のための公理的フレームワーク (1990) 」を引用している論文を検索すると、このアルゴリズムを適用しようとした他の研究者のリストが表示されます。
私はアルゴリズムに精通していませんが、情報を確認する別の場所 は google Scholar で検索することです。
Pulcinellaは、 Shenoy と Shaferによって提案された評価システムの一般的なフレームワークに基づいて、ローカル計算を介して不確実性を伝播するためのツールです。
Pulcinella は、教育用および厳密に非商用目的で自由に利用できます。Pulcinella は Common Lisp で書かれています。これは、Macintosh 上の Allegro CL、および Sun 上の Lucid CL、Allegro CL、CLisp でテストされています。このコードは単なる「純粋な」common lisp であるため、common-lisp の他の適切な実装でも実行する必要があります (まあ、ご存知のとおり...)。最新バージョンを入手するには、ここをクリックしてください。または、匿名 ftp で ftp://aass.oru.se/pub/saffiottiから Pulcinella を入手することもできます。Pulcinella tar アーカイブには、ユーザーズ マニュアルから抜粋したいくつかの例が含まれています。このプログラムを取得する場合は、以下の住所に手紙を送付してください。この手紙には、Pulcinella を研究および非営利目的でのみ使用することが記載されています。
こちらも参考になります。
さらに多くの参照:
データからベイズ信念ネットワークを構築するためのアルゴリズム
http://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_network#External_links