EQPN:数据中不确定性知识的定性表示及推理  

EQPN:Qualitative representation and inference of uncertain knowledge implied in data

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作  者:岳昆[1] 刘惟一[1] 周丽萍[2] 

机构地区:[1]云南大学信息学院计算机科学与工程系,云南昆明650091 [2]云南大学学报(自然科学版)编辑部,云南昆明650091

出  处:《云南大学学报(自然科学版)》2010年第S1期340-344,共5页Journal of Yunnan University(Natural Sciences Edition)

基  金:国家自然科学基金资助项目(60763007;60933001);云南省应用基础研究资助项目(2008CD083);云南省教育厅科研资助项目(08Y0023);云南大学科研资助项目(2009F32Q);云南大学中青年骨干教师培养计划

摘  要:数据中蕴含的不确定性知识可以描述属性变量间的相互依赖、以及依赖关系的不确定性.贝叶斯网是不确定性知识表示和推理的有效框架,定性概率网是贝叶斯网的抽象表示,它简化了不确定性知识的表示、加速了不确定性知识的推理.我们研究从数据中学习定性概率网、以及高效的定性概率网推理技术,并开发了相应的系统EQPN.通过展示EQPN系统的主要操作及相应界面,阐述其基本思想和主要功能,旨在为数据中不确定性知识的定性表示及推理提供一种可用的知识框架.Uncertain knowledge implied in data can be used to describe the mutual dependencies among attribute variables and the uncertainty of the dependency relationships.Bayesian network(BN) is an effective framework for representing and inferring uncertain knowledge,and qualitative probabilistic network(QPN) is the abstraction of general BNs.QPN simplifies the representation of uncertain knowledge and speed up the knowledge inference.The techniques for learning QPNs from data and the efficient inferences are studied.The system EQPN is developed correspondingly.In this paper,we introduce the basic idea and functionalities of EQPN by demonstrating the main operations and corresponding interfaces,in order to provide a feasible framework for the qualitative representation and inference of uncertain knowledge implied in data.

关 键 词:不确定性知识 定性概率网 模型学习 无冲突推理 

分 类 号:TP182[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]

 

参考文献:

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