350 руб
Журнал «Информационно-измерительные и управляющие системы» №11 за 2011 г.
Статья в номере:
Алгебраические байесовские сети: задачи автоматического обучения
Ключевые слова: байесовские сети автоматическое обучение графы смежности вероятностная логика
Авторы:
А. Л. Тулупьев д. ф.-м. н., профессор, зав. лаб. теоретических и междисциплинарных проблем информатики, Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН E-mail: alt@iias.spb.su А. А. Фильченков мл. науч. сотрудник, лаборатория теоретических и междисциплинарных проблем информатик, Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН E-mail: aaafil@mail.ru Н. А. Вальтман мл. науч. сотрудник, Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН E-mail: NataliaVl@mail.ru
Аннотация:
Описаны задачи автоматического обучения (локального и глобального) в АБС, подходы к решению таких задач, а также вопросы, остающиеся на данный момент открытыми в указанной области. Целью локального обучения АБС является формирование (параметрический синтез) фрагмента знаний на основе данных, возможно, с пропусками. Целью глобального обучения АБС является формирование (структурный и параметрический синтез) всей сети через построение глобальной структуры сети, оптимальной с точки зрения эффективности и времени работы алгоритмов логико-вероятностного вывода и поддержания различных степеней непротиворечивости.
Страницы: 57-61
Список источников
  1. Опарин В. В., Фильченков А. А., Тулупьев А. Л., Сироткин А. В. Матроидное представление семейства графов смежности над набором фрагментов знаний // Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики. 2010. Вып. 4. C. 73-76.
  2. Тулупьев А. Л. Алгебраические байесовские сети: локальный логико-вероятностный вывод: Учеб. пособие. Сер. Элементы мягких вычислений. СПб.: СПбГУ; Анатолия. 2007.
  3. Тулупьев А. Л. Непротиворечивость оценок вероятностей в идеалах конъюнктов и дизъюнктов. Вестник СПбГУ. Сер. 10. 2009. Вып. 2. С. 121-131
  4. Тулупьев А. Л. Алгебраические байесовские сети: система операций глобального логико-вероятностного вывода // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2010. № 11. С. 65-72.
  5. Тулупьев А. Л. Алгебраические байесовские сети: система операций локального логико-вероятностного вывода // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2009. № 4. С. 41-44.
  6. Тулупьев А. Л., Николенко С. И., Сироткин А. В. Байесовские сети: логико-вероятностный подход. СПб.: Наука. 2006.
  7. Тулупьев А. Л., Сироткин А. В. Алгебраические байесовские сети: принцип декомпозиции и логико-вероятностный вывод в условиях неопределенности // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2008. Т. 6. № 10. С. 85-87.
  8. Фильченков А. А. Алгоритм построения множества минимальных графов смежности при помощи клик-собственников владений // Труды СПИИРАН. 2010. Вып. 15. С. 193-212.
  9. Фильченков А. А., Тулупьев А. Л. Структурный анализ систем минимальных графов смежности // Труды СПИИРАН. 2009. Вып. 11. СПб.: Наука. 2009. С. 104-129.
  10. Korb, K. B., Nicholson, A. E., Bayesian Artificial Intelligence. NY.: Chapman and Hall/CRC. 2004.