問題タブ [bayesian-networks]

私はOpenCVの基本を学んでおり、良いプロジェクトが勉強をもっと楽しくするのに役立つと思いました。いくつかのアイデアを考えた後、私はいくつかの材料認識プロジェクトを思いつきました。たとえば、私は自分でコンベヤーを手に入れ、それが何らかの製品を生産するための材料を輸送しているとしましょう（この製品は実際には問題ではありません）。素材は3種類あり、照明条件は異なります（朝から午後までは自然光、夜は電球を使用）。それが問題の説明になります。

入手しやすい砂、木、岩を使うことを考えていました。そしてそれらをプラスチックの表面に置きます。写真を撮った後、ヒストグラムを適用して色を取得し、この色を使用して素材を識別します。ただし、時間の経過とともに雷の状態が変化するため、この写真を撮ってヒストグラムを適用すると、色が変化し、素材が正しく認識されなくなります。そして、砂やほこりを使った場合、色は非常に似ていますが、質感が異なると思いましたが、それを助けることができるものはありますか？

私はただいくつかのアイデアが欲しいだけです、そして多分その分野の専門家が私を導くことができます。

私はいくつかの要素A、B、C、AB、ABC、..（下の画像を参照）を持っており、各要素は存在するかしないかのどちらかです。このシステムを管理するルールは次のとおりです。ABが存在する場合、AとBも存在する必要があります。一般的に、タペルが存在する場合、このタペルのサブセットであるすべての小さなタペルも存在する必要があります。さらに、タペルが存在しない場合、このタペルのスーパーセットを構成するすべてのタペルが存在するわけではありません。

http://i.stack.imgur.com/8fNl6.gif

例：ABCが存在すると、A、B、C、AB、AC、BCも存在します。BCが存在しない場合、ABC、BCD、ABCDも存在しません。

今私が苦労しているのは、たとえばP（AB | A、B、！ABC）を計算する方法です。これは、Aが存在し、Bが存在し、ABCが存在しない場合にABが存在する確率を意味します。foreach要素iには、基本的な開始確率p（X）があります。これは、制約がない場合にXが存在する可能性がどの程度あるかを示します。通常、システムに境界があるように、事前にA、B、C、D、ABCDの存在を確認します。

私の問題は、これが循環ネットワークであるということです。この数週間、この問題を解決しようとして成功しなかったので、助けていただければ幸いです。状況/制約が与えられた場合に、1つの要素が存在する確率のみを計算したいと思います。ABや！BDなどの要素は独立していないことに注意してください。

侵入検知に使用されているベイジアン ネットワークとファジー ロジックの例を教えてください。

どのように使用できるかを理解するのに苦労しています。そして、コードはありますか？

みんなありがとう。

複雑なグラフィカル ジェスチャを認識する分野で既存の研究を調査しようとしていますが、この分野で適切な検索用語や明確なドキュメントを見つけるのに苦労しています。

たとえば、マウスで描いた任意の形状をパス、矢印の付いたパス、囲まれた領域、またはさまざまな形状の組み合わせとして認識したい場合があります。私が抱えている問題の 1 つは、形状が必ずしも一貫した記号形式をとるとは限らないことです。そのため、データを表す別の方法を探しています。

この記事はこれまで役に立ちましたが、具体的なアルゴリズムについては説明していません。 http://www.springerlink.com/content/l4235612gv479262/

とにかく、私は必ずしもここで解決策を探しているわけではありません (いくつかあれば興味がありますが) が、人々が関連する論文や適切な種類の検索用語に私を導くのを助けることができれば、私はそれを感謝します!

私は電子書籍のコレクションを特定するのに役立つツールを作成することで、機械学習全般、特にベイジアン分析を試しています。入力データは一連の電子書籍ファイルで構成され、その名前と場合によっては内容に、対応する書籍に関するヒントが含まれています。

次のような、人間の読者には明らかなものもあります。

• 人工知能 - 最新のアプローチ 3rd.pdf
• マイクロソフト プレス - SharePoint Foundation 2010 Inside Out.pdf
• PC 修理の完全ガイド 第 5 版 [2011].pdf
• ハムレット.txt

他のものはそれほど明白ではありません:

• Vsphere5.prc (実際には Scott Lowe による「Mastering VSphere 5」)
• as.ar.pdf (実際には、Ayn Rand による「肩をすくめるア​​トラス」)

さまざまな形式のファイル名に対応するさまざまなパーサーをコーディングしようとするのではなく、それぞれにスコアを付けた数十個の単純なルールを作成することにしました。

たとえば、ファイルの最初の数ページで ISBN 番号に似たものを探し、見つかった場合、ファイルがその ISBN 番号で識別される本に対応しているという仮説を提案するルールがあります。

別のルールでは、ファイル名が「作成者 - タイトル」形式であるかどうかを確認し、そうであれば、作成者が「作成者」でタイトルが「タイトル」であるという仮説を提案します。他のフォーマットについても同様のルール。

Amazon または ISBN データベースから本のタイトルと著者のリストを取得し、ファイル名とファイルの最初の数ページからこれらのいずれかを検索することもできると思いました。一致が見つかった場合、そのルールによって仮説が提案されます。

最終的に、次のような一連のタプルが得られます。

[ルール名,仮説]

ISBN 一致などの一部のルールは、利用可能になったときに正しい可能性が高いと予想されます。既知の本のタイトルと著者に基づく一致など、他のルールはより一般的ですが、それほど正確ではありません。

私の質問は次のとおりです。

1. これは、この問題を解決するための良いアプローチですか?
2. もしそうなら、ベイジアン分析は、これらすべてのルールの仮説を複合スコアに組み合わせて、どの仮説が最も強いか、または最も可能性が高いかを判断するのに役立ちますか?
3. この問題を解決するためのより良い方法はありますか、または詳細情報を得るために私が参照できる研究論文や本はありますか?

ベイジアン ネットワークで OR 関係をどのように表現しますか? たとえば、P(A | B OR C) です。

また、そのような式の確率をどのように計算できるのだろうか?

前もって感謝します！

私はMATLAB用のBayesNetToolboxを学ぶのは初めてで、これを試しました。

しかし、それは機能せず、次のように出力されます。

形状を変更するには、要素の数を変更してはなりません。

良いオープンソースまたは無料のベイズ ネット ソフトウェア プログラムを推奨できる人はいますか?

授業でbaysealabを使っていたのですが、アカウントの有効期限が切れてしまい、bnsの構築と利用を続けたいと思っています。

Java で書かれたオープン ソースの Naïve Bayes Classifier ライブラリを探しています。1 つを見つけるための任意の助けをいただければ幸いです。

Naïve Bayes Classifier は Bayesian Network と同じですか?