GENERACJE W SIECIACH BAYESOWSKICH
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
Numer Tom 9 Nr 3 (2019)
-
TRANSFER WIEDZY JAKO JEDEN Z CZYNNIKÓW ZWIĘKSZANIA KONKURENCYJNOŚCI UNIWERSYTETU
Madina Bazarova, Waldemar Wójcik, Gulnaz Zhomartkyzy, Saule Kumargazhanova, Galina Popova4-9
-
GENERACJE W SIECIACH BAYESOWSKICH
Alexander Litvinenko, Natalya Litvinenko, Orken Mamyrbayev, Assem Shayakhmetova10-13
-
MODEL EDUKACJI INŻYNIERYJNEJ Z WYKORZYSTANIEM PODEJŚCIA KOMPETENCYJNEGO, INŻYNIERII ONTOLOGICZNEJ I INTELIGENTNYCH POŁĄCZEŃ SKŁADNIKÓW WIEDZY
Bulat Kubekov, Leonid Bobrov, Anar Utegenova, Vitaly Naumenko, Raigul Alenova14-17
-
OCENA WARTOŚCI DIAGNOSTYCZNEJ METODY OLFAKTOMETRII KOMPUTEROWEJ
Oleg Avrunin, Yana Nosova, Sergii Zlepko, Ibrahim Younouss Abdelhamid , Nataliia Shushliapina18-21
-
DIAGNOSTYKA RÓŻNICOWA ASEPTYCZNEGO I SEPTYCZNEGO OBLUZOWANIA PANEWKI ENDOPROTEZY STAWU BIODROWEGO METODAMI TOMOGRAFII POLARYZACYJNEJ
Alexander G. Ushenko, Olexander Olar22-25
-
ANALIZA PRZYPADKÓW W OCENIE NIEPEWNOŚCI POMIARU NA POTRZEBY KALIBRACJI
Sarsenbek Zhussupbekov, Svetlana Khan, Lida Ibrayeva26-29
-
NARZĘDZIE KONTROLI STĘŻENIA DWUTLENKU WĘGLA W SPALINACH KOTŁÓW PRACUJĄCE NA PODSTAWIE METODY ABSORPCJI OPTYCZNEJ
Oleksandr Vasilevskyi, Ihor Dudatiev, Kostyantyn Ovchynnykov30-34
-
ANALIZA EGZERGETYCZNA KOLEKTORA SŁONECZNEGO DWUOBWODOWEGO Z OBIEGIEM TERMOSYFONU
Waldemar Wójcik, Maksat Kalimoldayev, Yedilkhan Amirgaliyev, Murat Kunelbayev, Aliya Kalizhanova, Ainur Kozbakova, Timur Merembayev35-39
-
ANALIZA MODELI DYNAMIKI TRANSFORMACJI MATERII ORGANICZNEJ GLEBY
Liubov Shostak, Mykhailo Boiko, Olha Stepanchenko, Olena Kozhushko40-45
-
METODA DIAGNOZOWANIA WYTRZYMAŁOŚCI MATERIAŁU WYPEŁNIAJĄCEGO Z WYKORZYSTANIEM SZEREGÓW CZASOWYCH
Salim Mustafin, Marat Arslanov, Abdikarim Zeinullin, Ekaterina Korobova46-49
-
ZASTOSOWANIE ALGORTYMU SELEKCJI KLONALNEJ DO SYNTEZY REGULATORA PID SYSTEMÓW MIMO W PRZEMYŚLE PETROCHEMICZNYM
Olga Shiryayeva, Timur Samigulin50-53
-
PORÓWNANIE ALGORYTMÓW OPTYMALIZACJI KLASYFIKATORA CZASOWEGO DO SYSTEMU ROZPOZNAWANIA MOWY
Yedilkhan Amirgaliyev, Kuanyshbay Kuanyshbay, Aisultan Shoiynbek54-57
-
SYNTEZA NADĄŻNEGO SYSTEMU STEROWANIA PROCESEM FLOTACJI W OPARCIU O ALGORYTM LQR
Shamil Koshimbaey, Zhanar Lukmanova, Andrzej Smolarz, Shynggyskhan Auyelbek58-61
-
METODA WYKRYWANIA NIEJEDNORODNOŚCI I DEFEKTÓW W MATERIAŁACH Z WYKORZYSTANIEM CZUJNIKÓW OPARTYCH NA ŚWIATŁOWODOWYCH STRUKTURACH BRAGGA
Łukasz Zychowicz62-65
-
PORÓWNANIE WPŁYWU STANDARYZACJI I NORMALIZACJI DANYCH NA SKUTECZNOŚĆ KLASYFIKACJI TEKSTURY TKANKI GĄBCZASTEJ KRĘGOSŁUPA
Róża Dzierżak66-69
-
DIAGNOSTYKA PROCESU SPALANIA Z WYKORZYSTANIEM ANALIZY ZMIAN INTENSYWNOŚCI ŚWIECENIA PŁOMIENIA
Żaklin Grądz, Joanna Styczeń70-73
-
OPTYMALIZACJA STEROWNIKA CYFROWEGO DLA SYSTEMU REGULACJI STOCHASTYCZNEJ
Igor Golinko, Volodymyr Drevetskiy74-77
-
SYSTEM PRZECIWDZIAŁANIA BEZZAŁOGOWYM STATKOM POWIETRZNYM
Nataliia Lishchyna, Valerii Lishchyna, Yuliia Povstiana, Andrii Yashchuk78-81
-
ZARZĄDZANIE ROLNICTWEM NA PODSTAWIE TECHNOLOGII INFORMACYJNYCH
Olena Sivakovska, Mykola Rudinets, Mykhailo Poteichuk82-85
-
SUBSTANCJE SENSYBILIZUJĄCE I ICH WPŁYW NA SPRAWNOŚĆ BARWNIKOWYCH OGNIW SŁONECZNYCH (DSSC): PRZEGLĄD
Ewelina Krawczak86-90
Archiwum
-
Tom 11 Nr 4
2021-12-20 15
-
Tom 11 Nr 3
2021-09-30 10
-
Tom 11 Nr 2
2021-06-30 11
-
Tom 11 Nr 1
2021-03-31 14
-
Tom 10 Nr 4
2020-12-20 16
-
Tom 10 Nr 3
2020-09-30 22
-
Tom 10 Nr 2
2020-06-30 16
-
Tom 10 Nr 1
2020-03-30 19
-
Tom 9 Nr 4
2019-12-16 20
-
Tom 9 Nr 3
2019-09-26 20
-
Tom 9 Nr 2
2019-06-21 16
-
Tom 9 Nr 1
2019-03-03 13
-
Tom 8 Nr 4
2018-12-16 16
-
Tom 8 Nr 3
2018-09-25 16
-
Tom 8 Nr 2
2018-05-30 18
-
Tom 8 Nr 1
2018-02-28 18
-
Tom 7 Nr 4
2017-12-21 23
-
Tom 7 Nr 3
2017-09-30 24
-
Tom 7 Nr 2
2017-06-30 27
-
Tom 7 Nr 1
2017-03-03 33
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
Authors
Abstrakt
Niniejszy artykuł koncentruje się na badaniu pewnych aspektów teorii zorientowanych grafów w sieciach bayesowskich. W niektórych artykułach na temat teorii sieci bayesowskich pojęcie „generacji wierzchołków” oznacza pewien zestaw wierzchołków z wieloma rodzicami należącymi do poprzednich generacji. Terminologia tego pojęcia, naszym zdaniem, nie została jeszcze w pełni rozwinięta. Koncepcja „Generacji” w niektórych przypadkach ułatwia rozwiązywanie niektórych problemów w sieciach bayesowskich i budowanie prostszych algorytmów.
W tym artykule rozważymy dobrze znany przykład „Azja”, opisany w wielu artykułach i książkach, a także w dokumentacji technicznej różnych zestawów narzędzi. Do budowy tego przykładu wykorzystaliśmy wersje testowe AgenaRisk.
Słowa kluczowe:
Bibliografia
AgenaRisk 7.0 User Manual. 2016.
Bidyuk P., Terentyev A.: Construction and methods of learning of Bayesian Networks. Tavricheskiy vestnik informatiki i matematiki 2/2004, 139–154.
Getting Started with AgenaRisk. 2013.
http://web4.cs.ucl.ac.uk/staff/D.Barber/textbook/020217.pdf (available 15.05.2019).
http://www.agenarisk.com (available 15.05.2019).
http://www.businessdataanalytics.ru/download/BayesianNetworks.pdf (available 15.05.2019).
http://www.cs.technion.ac.il/~dang/books/Learning%20Bayesian%20Networks(Neapolitan,%20Richard).pdf (available 15.05.2019).
http://www.stat.yale.edu/~jtc5/BioinformaticsCourse2001/MurphyBayesNetIntro.pdf (available 15.05.2019).
https://pdfs.semanticscholar.org/7bc7/54bc548f32b9ac53df67e3171e8e4df66d15.pdf (available 15.05.2019).
Jensen F. V., Nielsen T. D.: Bayesian Networks and Decision Graphs. Springer, 2007.
Litvinenko N., Litvinenko A., Mamyrbayev O., Shayakhmetova A.: On the issue of classification of types of evidence in Bayesian networks. IPIC, Almaty 2018.
Litvinenko N., Litvinenko A., Mamyrbayev O., Shayakhmetova A.: Work with Bayesian Networks in BAYESIALAB. IPIC, Almaty 2018.
Murphy K. P.: Machine Learning A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Abstract views: 473
Downloads: 435
Licencja

Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.
