因果关系,贝叶斯网络与认知图(英文)

被引：18

作者：

刘志强

机构：

[1] 墨尔本大学计算机科学与软件工程系智能系统实验室!澳大利亚

来源：

自动化学报 | 2001年 / 04期

关键词：

贝叶斯网络; 模糊认知图; 因果关系; 推理; 决策; 动态系统; 智能系统;

D O I：

10.16383/j.aas.2001.04.010

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

因果关系在预测和推理中具有重要的作用．贝叶斯网络已被用于构建诊断和决策系统．近年来模糊认知留得到了重视．模糊认知图为结构性知识与因果推理提供了又一个理论框架．本文简单介绍贝叶斯网络与认知图及其推理方法在智能系统中的应用．

引用

页码：552 / 566

页数：15

共 4 条

[1]

Learning Bayesian Networks: The Combination of Knowledge and Statistical Data[J] . David Heckerman,Dan Geiger,David M. Chickering.Machine Learning . 1995 (3)

[2] A BAYESIAN METHOD FOR THE INDUCTION OF PROBABILISTIC NETWORKS FROM DATA [J].

COOPER, GF ;

HERSKOVITS, E .

MACHINE LEARNING, 1992, 9 (04) :309-347

[3]

Artificial Intelligence .2 Russell S,Norvig P. . 1995

[4]

Neural Networks and Fuzzy Systems: A Dynamical Systems Approach to MachineIntelligence .2 Kosko B. . 1992

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