基于因果图的一种近似推理算法
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TP18

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Approximate reasoning algorithm based on the causality diagram
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    摘要:

    在因果图理论中,采用图形化和直接因果强度来表达知识和因果关系,它克服了贝叶斯网的一些不足,已经发展成了一个能够处理离散变量和连续变量的混合模型.但由于因果图的精确推理是NP难的,不能完全适应实际问题的需要,因此给出了一种近似推理算法,削减了因果图精确算法的步骤和需要的一些苛刻条件,使得计算的复杂度与事件的节点数同阶,并用具体例子说明了算法推理过程.

    Abstract:

    The Causality Diagram, which adopts graphical expression of knowledge and direct causal intensity of causality, overcomes some shortages in Belief Network and has evolved into a mixed causality diagram methodology coped with discrete and continuous variable. But the Causality Diagram's reasoning calculation is a NP problem. It is inconvenient its popularize and application. This paper presents an approximate reasoning algorithm, and it cuts down the Causality Diagram's steps and harsh condition, it makes the complexity of the algorithm the same order of the joint events. A reasoing example justifies our algorithm.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

王洪春,张勤.基于因果图的一种近似推理算法[J].重庆大学学报,2004,27(8):96-99.

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  • 最后修改日期:2004-02-25
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