Incremental synthesis of the tertiary structure of algebraic Bayesian networks

Romanov, A. V.; Levenets, Daniel G.; Zolotin, Andrey A.; Tulupyev, Alexander L.

doi:10.1109/scm.2016.7519673

Cited by 3 publications

(1 citation statement)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Данный подход используется в алгебраических байесовских сетях (АБС) [1,[8][9][10], относящихся к одному из классов вероятностных графических моделей [11][12][13][14]. Структурно АБС представлены ненаправленными графами с идеалами конъюнктов в узлах, каждому из которых задана вероятность.…”

Section: Introductionunclassified

Maintaining of internal consistency of algebraic Bayesian networks with linear and stellate structure

Kharitonov¹

2018

Naučno-teh. vestn. inf. tehnol. meh. opt.

View full text Add to dashboard Cite

Предмет исследования. При работе с алгебраическими байесовскими сетями необходимо обеспечивать непротиворечивость оценок вероятностей составляющих такие сети элементов. Существует несколько подходов к автоматизации поддержания непротиворечивости, различающихся вычислительной сложностью (временем исполнения). Эта сложность зависит от структуры сети и от выбранного вида непротиворечивости. Выполнено основанное на статистических оценках сравнение времени поддержания интернальной непротиворечивости в алгебраических байесовских сетях с линейной и звездчатой структурой и времени поддержания непротиворечивости фрагмента знаний, покрывающих такие сети. Метод основан на сокращении числа переменных и условий в задачах линейного программирования, решение которых обеспечивает поддержание интернальной непротиворечивости. Проведен эксперимент, демонстрирующий различия между временем поддержания непротиворечивости для различных по глобальной структуре представлений алгебраических байесовских сетей. Основные результаты. Представлена улучшенная версия алгоритма поддержания интернальной непротиворечивости. Упрощены решаемые задачи линейного программирования в сравнении с предыдущей версией алгоритма. Сформулированы и доказаны две теоремы, уточняющие оценки числа переменных и условий в решаемых задачах линейного программирования, а также количества самих задач. Выполнен эксперимент, показавший, что предложенная программная реализация превосходит по скорости работы программную реализацию для полного фрагмента знаний. Практическая значимость. Полученные результаты могут найти применение в машинном обучении алгебраических байесовских сетей (в том числе синтезе их глобальных структур). Предложенный метод позволяет при обучении и дальнейшей обработке сети оптимально синтезировать глобальные ее структуры, для которых достаточно использовать поддержание интернальной непротиворечивости. Благодаря использованию метода эти процессы будут иметь приемлемую вычислительную сложность. Ключевые слова алгебраические байесовские сети, интернальная непротиворечивость, задача линейного программирования, теоретические оценки, эмпирические оценки, фрагмент знаний 2 Благодарности Работа выполнена в рамках проекта по государственному заданию СПИИРАН № 0073-2018-0001, при финансовой поддержке РФФИ, проект №18-01-00626-Методы представления, синтеза оценок истинности и машинного обучения в алгебраических байесовских сетях и родственных моделях знаний с неопределенностью: логиковероятностный подход и системы графов.

show abstract