高级概率传播网研究及应用  

Research and Application of Higher Probability Propagation Nets

作　　者：李玉玲[1,2] 程云志[1] 吴祈宗[3] 

机构地区：[1]河南大学数据与知识工程研究所 [2]100081北京北京理工大学管理与经济学院 [3]北京理工大学管理与经济学院

出　　处：《微计算机信息》2008年第6期141-143,共3页Control & Automation

基　　金：河南省教育厅自然科学基金项目(编号2006520024)

摘　　要：高级概率传播网取代贝叶斯网络,不仅克服了它在建模网络结构方面描述双向传播方向流的不足,而且能够透明地揭示网络中的算法推理过程和信任度的传播与更新。本文以医疗诊断的贝叶斯网络为例,建立了其高级概率传播网模型,整个结构清晰地显现了预测、诊断、解释的算法流程,更具有可视化表达特性。最后,应用该实例的高级概率传播网模型进行推理,结果说明了该方法的有效性和合理性。Because of replacing Bayesian networks,Higher Probability Propagation Nets not only overcome disadvantages of its describing bidirectional propagation about modeling network architecture,but also can transparently present propagation of the algorithm inference process and renewal of belief . Taking Bayesian networks of medical diagnosis as an example,this article has established its Higher Probability Propagation Nets model,clearly showing the algorithm flow ot the forecast,the diagnosis,the explanation,wit...

关 键 词：高级概率传播网 贝叶斯网络 PETRI网 医疗诊断 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]