一、什么是静态贝叶斯网络? 研究和应用BN时,不考虑时间因素对系统和数据的影响。 二、研究内容计算的复杂性
网络结构的特定问题
知道结构参数确定的问题
最大后分布估计和条件期望估计。
给定结构下的概率计算
贝叶斯网络推理算法:证据关联法、交叉树算法
三.推理方法1 .证据相关法
首先,对于任意节点x,与其关联的是父节点和子节点。
节点x具有多个状态,对应于一系列命题,表示为x=(x1、x2、x3、……xn )。 引入可靠度概念表示节点之间的关系,可靠度是有条件概率。
一、什么是静态贝叶斯网络? 研究和应用BN时,不考虑时间因素对系统和数据的影响。 二、研究内容计算的复杂性
网络结构的特定问题
知道结构参数确定的问题
最大后分布估计和条件期望估计。
给定结构下的概率计算
贝叶斯网络推理算法:证据关联法、交叉树算法
三.推理方法1 .证据相关法
首先,对于任意节点x,与其关联的是父节点和子节点。
节点x具有多个状态,对应于一系列命题,表示为x=(x1、x2、x3、……xn )。 引入可靠度概念表示节点之间的关系,可靠度是有条件概率。
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