谁能给我一个贝叶斯网络和模糊逻辑用于入侵检测的例子吗？
我正在努力弄清楚如何使用它。上面有任何代码吗？
多谢你们。
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确切的细节将取决于您是在谈论防盗警报类型的情况（传感器读数）还是涉及保安人员和带有激光的鲨鱼的更高级的情况。无论哪种方式，原理都是一样的。
您从描述影响入侵的基本事物的根节点开始，例如，
Sensor detected motion (true/false)
Shark smelt blood (true/false)
Temperature (too low/just right/too high)
Security guard is asleep
...
any other things you can think of.
您为每个根节点的每个状态分配一个概率。
P(Security guard is asleep) = 0.25
然后定义依赖于那些根节点的子节点，例如，Security guard heard noise将依赖于Security guard is asleep.
给定父节点的每个状态，您为子节点的每个状态分配条件概率。
P(Security guard heard noise|Security guard is asleep) = 0.05
P(Security guard heard noise|Security guard is not asleep) = 0.5
最终，你会想要得到类似的结果Burglary has been foiled。
设置好网络节点后，您可以对其进行评估，并计算发生不同结果的概率。
接下来你添加证据。因此，如果您知道您的鲨鱼闻到了血，该节点会被设置为特定值，您可以重新评估网络以查看概率如何变化。
在软件方面，Bayes Net工具箱备受推崇。
于 2011-09-06T14:34:21.720 回答