我听说过这个算法,但是这个算法可以和贝叶斯信念网络一起使用吗?Hugin 基于它,我正在寻找有关此算法的书/文章。
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该算法在本文中进行了描述。它非常详细,应该是一个很好的起点。
我已经有一段时间没有关注这个研究领域了,但是如果你还不知道的话,我可以将你指向 CiteSeerX 搜索引擎。( http://citeseerx.ist.psu.edu/ )
搜索引用 Shenoy & Shafer 的“贝叶斯和信念函数传播的公理框架”(1990)的论文将为您提供尝试应用该算法的其他研究人员的列表。
我不熟悉该算法,但另一个检查信息的地方是 在谷歌学者中搜索。
Pulcinella是一种通过局部计算传播不确定性的工具,它基于Shenoy 和 Shafer提出的估值系统的一般框架
Pulcinella 可免费用于教育和非商业用途。Pulcinella 是用 Common Lisp 编写的。它已经在 Macintosh 上的 Allegro CL 以及 Sun 上的 Lucid CL、Allegro CL 和 CLisp 上进行了测试。该代码只是“纯粹的” common lisp,因此它也应该在任何其他合理的 common-lisp 实现上运行(嗯,你知道......)。要获取最新版本,请单击此处。或者,您可以通过匿名 ftp 从 ftp://aass.oru.se/pub/saffiotti获取 Pulcinella 。Pulcinella tar 档案包括一些示例,取自用户手册。如果您获取此程序,您应该向以下地址发送一封信,说明您将使用 Pulcinella 仅用于研究和非商业用途。
这里还有一些参考资料。
更多参考资料:
http://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_network#External_links