algorithme de Inference de Shenoy et Shafer

Question

Je l'ai entendu parler de cet algorithme, mais est-ce bon algorithme pour l'utiliser avec les réseaux bayésiens? Hugin est basé là-dessus et je suis à la recherche d'un livre / article sur cet algorithme.

Answer 1

Je ne l'ai pas gardé trace de ce domaine de recherche pendant un certain temps, mais je peux vous diriger vers la CiteSeerX moteur de recherche si vous ne connaissez pas déjà. ( http://citeseerx.ist.psu.edu/ )

Recherche qui citent Shenoy et de Shafer Un cadre axiomatique pour bayésienne et propagation des fonctions de croyance (1990) vous donnera une liste d'autres chercheurs qui ont essayé d'appliquer l'algorithme.

Answer 2

L'algorithme est décrit dans cette papier. Il est assez détaillé et devrait être un bon point de départ.

Answer 3

Je ne suis pas au courant de l'algorithme, mais un autre endroit pour vérifier les informations serait une recherche dans Google scholar .

Answer 4

Pulcinella est un outil de multiplication l'incertitude par des calculs locaux sur la base du cadre général des systèmes d'évaluation proposés par af Shenoy et Shafer

  

Pulcinella est librement disponible pour   éducation et strictement   usage non commercial. Pulcinella est   écrit en Common Lisp. Ça a été   testé sur Allegro CL sur Macintosh, et   sur Lucid CL, CL Allegro, et sur clisp   un soleil. Le code est juste « pur » commun   Lisp, il devrait également fonctionner sur tout   autre mise en œuvre raisonnable   -Lisp commun (bien, vous savez ...). À   obtenir la dernière version, cliquez ici.   Sinon, vous pouvez obtenir Pulcinella   par ftp anonyme    ftp://aass.oru.se/pub/saffiotti . le   Pulcinella archive tar comprend quelques   exemples, tirés de l'utilisateur de   Manuel. Si vous allez chercher ce programme, vous   devraient envoyer une lettre au   adresse ci-dessous, en indiquant que vous voulez   utiliser Pulcinella pour la recherche et   usage non commercial.

est quelques références.

Même Plus de références:

Un algorithme pour la construction du réseau bayésien de croyance de données

Un tutoriel sur l'apprentissage avec les réseaux bayésiens

http://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_network#External_links