Powiadomienia systemowe
- Sesja wygasła!
- Sesja wygasła!
- Sesja wygasła!
- Sesja wygasła!
Identyfikatory
Warianty tytułu
Dynamic Bayesian Networks as knowledge representation system
Języki publikacji
Abstrakty
W pracy przedstawiono podstawowe założenia metodyczne związane z budową formalnych systemów reprezentacji wiedzy. Omówiono sieci probabilistyczne, które są szczególnie przydatnym systemem reprezentacji wiedzy w przypadku, gdy trzeba w sposób jawny zakodować czynnik niepewności i rozumowania w kategoriach niedeterministycznych związków przyczynowo-skutkowych. Sprecyzowano zasady budowy modelu oraz omówiono metody wnioskowania specyficzne dla sieci bayesowskich.
The paper presents Bayesian Networks (BN) technology in the context of methodological requirements for building knowledge representation systems in the domain of agricultural engineering. BN, by their nature, are especially useful for modeling uncertain domains like agricultural production and food chains management.
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
285--294
Opis fizyczny
Bibliogr. 4 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
autor
- Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie, Wydział Inżynierii Produkcji, Katedra Podstaw Techniki
Bibliografia
- BayesiaLab Tutorial, http://www.bayesia.com
- Jensen F. V. 1996. An introduction to Bayesian Networks. Taylor & Francis, London.
- Murphy K. P. 2002. Dynamic Bayesian Networks. http://www.ai.mit.edu/_murphyk
- Pearl J. 1988. Probabilistic reasoning in intelligent systems: networks of plausible inference. Morgan Kaufmann Publ. Inc.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BAR0-0055-0033