В теории алгебраических байесовских сетей существуют алгоритмы определения возможности построения ациклической вторичной структуры сети по её пер-вичной структуре, и, следовательно, возможности осуществления относительно эффективного апостериорного вывода. Их наличие позволило разработать и описать алгоритм глобального апостериорного вывода, не опирающийся на вторичную структуру таких сетей. Доказано совпадение результатов работы данного алгоритма и известного алгоритма распространения виртуальных свидетельств по графу смежности для случая скалярных оценок вероятностей.
В статье рассматриваются ключевые элементы програмной реализации фрагмента знаний алгебраической байесовской сети на языке С++. Фрагмент знаний реализован в виде отдельного класса, обеспечивающего хранение оценок истинности и имеющего ряд методов реализующих алгоритмы обработки фрагмента знаний, таких как поддержания непротиворечивости и апостериорный вывод.
Работа посвящена задаче повышения достоверности диагностирования сложных технических систем в условиях неопределенности. На основе апостериорного вывода в байесовских сетях доверия разработана методика диагностирования сложных систем, включающая в себя синтез оптимальной стратегии диагностирования с учетом динамики априорной информации и различных законов распределения непрерывных диагностических признаков.
Второй задачей апостериорного вывода является пересчет имеющихся оценок вероятности истинности при условии поступившего свидетельства. Цель статьи в анализе нелинейной задачи оптимизации, возникающей при пропагации атомарного стохастического свидетельства во фрагменте знаний с интервальными оценками алгебраической байесовской сети. Переход к накрывающим оценкам границ интервала позволяет привести задачу нелинейной оптимизации к серии задач квадратичного или дробно-линейного программирования.
В статье рассматривается локальный апостериорный вывод в алгебраических байесовских сетях. Для трёх видов свидетельств (детерминированного, стохастического и неточного) описывается способ проведения вывода и доказываются оценки сложности предлагаемых вычислений. В случае, когда вывод сводится к решению задач линейного программирования, оценка сложности даётся в виде числа таких задач, а также оценки числа переменных и ограничений в них. В остальных случаях сложность описывается в числе арифметических операций.
1 - 5 из 5 результатов