Подсистема трансформации байесовской сети с детерминированными состояниями
Рассмотрены новые более эффективные алгоритмы трансформации байесовских сетей в узловое дерево, полученные в результате модификации известных алгоритмов, состоящей во введении некоторой дополнительной структуры данных для хранения дуг сети, а также в выполнении процедуры предварительного упорядочени...
Збережено в:
| Дата: | 2008 |
|---|---|
| Автори: | , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут програмних систем НАН України
2008
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/1490 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Подсистема трансформации байесовской сети с детерминированными состояниями / И.Н. Парасюк, Ф.В. Костукевич // Пробл. програмув. — 2008. — N 2-3. — С. 361-366. — Бібліогр.: 7 назв. — рус. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| Резюме: | Рассмотрены новые более эффективные алгоритмы трансформации байесовских сетей в узловое дерево, полученные в результате модификации известных алгоритмов, состоящей во введении некоторой дополнительной структуры данных для хранения дуг сети, а также в выполнении процедуры предварительного упорядочения сепараторов. Конструктивно изложена функциональная модель и архитектура подсистемы, предназначенной для реализации процессов трансформации байесовских сетей с детерминированными состояниями.
The most effective algorithms for Bayesian network transformation into the junction tree which are received as a result of modification of the known algorithms, based on the ground of some additional structure data for preserving of arcs of network and also as a basis of doing procedure of previous sorting separators. Constructively given the functional model and architecture of computer additional system used for the realization of processes of transformation of Bayesian network with the determined states.
|
|---|---|
| ISSN: | 1727-4907 |