Быстрый алгоритм вывода структур байесовых сетей из данных
Розроблено новий алгоритм відтворення структур залежностей з даних, який відноситься до constraint-based підходу. Новизна запропонованого алгоритму походить від правил прискорення індуктивного виведення, які радикально скорочують простір пошуку сепараторів при виведенні скелета моделі. На прикладах...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | Проблемы управления и информатики |
|---|---|
| Datum: | 2011 |
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2011
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207340 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | Быстрый алгоритм вывода структур байесовых сетей из данных / А.С. Балабанов, А.С. Гапеев, А.М. Гупал, С.С. Ржепецкий // Проблемы управления и информатики. — 2011. — № 5. — С. 73–80. — Бібліогр.: 13 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862732249006342144 |
|---|---|
| author | Балабанов, А.С. Гапеев, А.С. Гупал, А.М. Ржепецкий, С.С. |
| author_facet | Балабанов, А.С. Гапеев, А.С. Гупал, А.М. Ржепецкий, С.С. |
| citation_txt | Быстрый алгоритм вывода структур байесовых сетей из данных / А.С. Балабанов, А.С. Гапеев, А.М. Гупал, С.С. Ржепецкий // Проблемы управления и информатики. — 2011. — № 5. — С. 73–80. — Бібліогр.: 13 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Проблемы управления и информатики |
| description | Розроблено новий алгоритм відтворення структур залежностей з даних, який відноситься до constraint-based підходу. Новизна запропонованого алгоритму походить від правил прискорення індуктивного виведення, які радикально скорочують простір пошуку сепараторів при виведенні скелета моделі. На прикладах байєсових мереж помірної насиченості новий алгоритм показав прискорення у кілька разів порівняно з відомим алгоритмом РС
We have developed a new constraint-based algorithm for learning dependency structures from data. Novelty of proposed algorithm comes from implementing rules of inductive inference acceleration, which can radically reduce a searching space for skeleton inference. We have demonstrated that proposed algorithm learns Bayesian nets (of moderate density) multiple times faster than well-known PC algorithm.
|
| first_indexed | 2025-12-07T19:30:44Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-207340 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0572-2691 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T19:30:44Z |
| publishDate | 2011 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Балабанов, А.С. Гапеев, А.С. Гупал, А.М. Ржепецкий, С.С. 2025-10-06T16:24:12Z 2011 Быстрый алгоритм вывода структур байесовых сетей из данных / А.С. Балабанов, А.С. Гапеев, А.М. Гупал, С.С. Ржепецкий // Проблемы управления и информатики. — 2011. — № 5. — С. 73–80. — Бібліогр.: 13 назв. — рос. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207340 007:681.3.00 10.1615/JAutomatInfScien.v43.i10.10 Розроблено новий алгоритм відтворення структур залежностей з даних, який відноситься до constraint-based підходу. Новизна запропонованого алгоритму походить від правил прискорення індуктивного виведення, які радикально скорочують простір пошуку сепараторів при виведенні скелета моделі. На прикладах байєсових мереж помірної насиченості новий алгоритм показав прискорення у кілька разів порівняно з відомим алгоритмом РС We have developed a new constraint-based algorithm for learning dependency structures from data. Novelty of proposed algorithm comes from implementing rules of inductive inference acceleration, which can radically reduce a searching space for skeleton inference. We have demonstrated that proposed algorithm learns Bayesian nets (of moderate density) multiple times faster than well-known PC algorithm. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблемы управления и информатики Методы обработки информации Быстрый алгоритм вывода структур байесовых сетей из данных Швидкий алгоритм виведення структур байєсових мереж з даних Fast Algorithm for Learning Bayesian Networks from Data Article published earlier |
| spellingShingle | Быстрый алгоритм вывода структур байесовых сетей из данных Балабанов, А.С. Гапеев, А.С. Гупал, А.М. Ржепецкий, С.С. Методы обработки информации |
| title | Быстрый алгоритм вывода структур байесовых сетей из данных |
| title_alt | Швидкий алгоритм виведення структур байєсових мереж з даних Fast Algorithm for Learning Bayesian Networks from Data |
| title_full | Быстрый алгоритм вывода структур байесовых сетей из данных |
| title_fullStr | Быстрый алгоритм вывода структур байесовых сетей из данных |
| title_full_unstemmed | Быстрый алгоритм вывода структур байесовых сетей из данных |
| title_short | Быстрый алгоритм вывода структур байесовых сетей из данных |
| title_sort | быстрый алгоритм вывода структур байесовых сетей из данных |
| topic | Методы обработки информации |
| topic_facet | Методы обработки информации |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/207340 |
| work_keys_str_mv | AT balabanovas bystryialgoritmvyvodastrukturbaiesovyhseteiizdannyh AT gapeevas bystryialgoritmvyvodastrukturbaiesovyhseteiizdannyh AT gupalam bystryialgoritmvyvodastrukturbaiesovyhseteiizdannyh AT ržepeckiiss bystryialgoritmvyvodastrukturbaiesovyhseteiizdannyh AT balabanovas švidkiialgoritmvivedennâstrukturbaiêsovihmerežzdanih AT gapeevas švidkiialgoritmvivedennâstrukturbaiêsovihmerežzdanih AT gupalam švidkiialgoritmvivedennâstrukturbaiêsovihmerežzdanih AT ržepeckiiss švidkiialgoritmvivedennâstrukturbaiêsovihmerežzdanih AT balabanovas fastalgorithmforlearningbayesiannetworksfromdata AT gapeevas fastalgorithmforlearningbayesiannetworksfromdata AT gupalam fastalgorithmforlearningbayesiannetworksfromdata AT ržepeckiiss fastalgorithmforlearningbayesiannetworksfromdata |