📄Работа №22762
Тема: Алгоритм пропагации свидетельств в байесовской сети с циклами
Характеристики работы
Тип работы
Бакалаврская работа
Предмет
Информатика и вычислительная техника
Объем:
42 листов
Год:
2016
Просмотров:
543
5600
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
ВВЕДЕНИЕ
1 Общие сведения о теории байесовских сетей
1.1 Байесовские сети 5
1.2 Формула Байеса и формула полной вероятности 6
1.3 Распространение свидетельств в байесовской сети без циклов 6
1.4 Циклы в Байесовских сетях доверия 7
1.5 Алгоритм пропагации свидетельств в байесовской сети с циклами 13
1.6 Пример построения простейшей байесовской сети доверия 15
2 Разработанные алгоритмы пропагации свидетельств 18
2.1 Измененный алгоритм пропагации 18
2.2 Общие формулы для распространения свидетельств 23
2.3 Применения формул для распространения свидетельств на конкретном
примере 25
2.4 Оценка сложности алгоритма 27
3 Апробации алгоритмов и их сравнение 28
3.1 Апробация алгоритмов на сети без циклов 28
3.2 Алгоритм пропагации в байесовских сетях с циклами 31
3.2.1 Подсчет вероятностей по алгоритму Николенко-Тулупьева-
Сироткина 32
3.2.2 Подсчет вероятностей по измененному алгоритму 35
3.2.3 Сравнение результатов работы алгоритма для байесовской сети с
циклами 40
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 41
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1 Общие сведения о теории байесовских сетей
1.1 Байесовские сети 5
1.2 Формула Байеса и формула полной вероятности 6
1.3 Распространение свидетельств в байесовской сети без циклов 6
1.4 Циклы в Байесовских сетях доверия 7
1.5 Алгоритм пропагации свидетельств в байесовской сети с циклами 13
1.6 Пример построения простейшей байесовской сети доверия 15
2 Разработанные алгоритмы пропагации свидетельств 18
2.1 Измененный алгоритм пропагации 18
2.2 Общие формулы для распространения свидетельств 23
2.3 Применения формул для распространения свидетельств на конкретном
примере 25
2.4 Оценка сложности алгоритма 27
3 Апробации алгоритмов и их сравнение 28
3.1 Апробация алгоритмов на сети без циклов 28
3.2 Алгоритм пропагации в байесовских сетях с циклами 31
3.2.1 Подсчет вероятностей по алгоритму Николенко-Тулупьева-
Сироткина 32
3.2.2 Подсчет вероятностей по измененному алгоритму 35
3.2.3 Сравнение результатов работы алгоритма для байесовской сети с
циклами 40
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 41
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
📖 Введение
Байесовские сети широко применяются в таких областях, как медицина, стратегическое планирование, финансы и экономика, а так же являются особенно полезными при разработке и анализе машинных алгоритмов обучения. Не все алгоритмы распространения свидетельств в байесовских сетях работают для сетей с циклами [1,2,3], поэтому разработка таких алгоритмов вполне актуальна.
Объектом исследования являются Байесовские сети.
Предметом исследования являются алгоритмы пропагации в байесовских сетях с циклами.
Целью данной научной работы является разработка алгоритма распространения свидетельств в байесовской сети с циклами.
Задачи исследования:
• Изучить научно-методическую литература по проблеме исследования;
• Проанализировать имеющиеся алгоритмы распространения свидетельств в байесовских сетях;
• Разработать собственный алгоритм распространения свидетельств в байесовских сетях;
• Сравнить разработанный и уже имеющиеся алгоритмы.
Объектом исследования являются Байесовские сети.
Предметом исследования являются алгоритмы пропагации в байесовских сетях с циклами.
Целью данной научной работы является разработка алгоритма распространения свидетельств в байесовской сети с циклами.
Задачи исследования:
• Изучить научно-методическую литература по проблеме исследования;
• Проанализировать имеющиеся алгоритмы распространения свидетельств в байесовских сетях;
• Разработать собственный алгоритм распространения свидетельств в байесовских сетях;
• Сравнить разработанный и уже имеющиеся алгоритмы.
✅ Заключение
В ходе выполнения данной квалификационной работы были изучены теоретические источники по Байесовским сетям, рассмотрены существующие алгоритмы распространения свидетельств в сетях без циклов и с циклами.
В ходе изучения материала сделан вывод о том, что существующие алгоритмы пропагации для сетей с циклами, в большинстве своем, используют системы линейных уравнений. Количество этих систем напрямую зависит от количества циклов, и их предельная сложность сводится к факториалу от количества циклов. Главным недостатком известных алгоритмов принято следующая их особенность: если условные вероятности вершин цикла противоречат друг другу, то противоречие снимается изменением родительских, для цикла вершин.
В разработанном алгоритме распространения свидетельств в байесовских сетях с циклами несогласованность потомков не влияет на априорные вероятности их предков.
Апробации алгоритма выполнена как на искусственных примерах, так и на примерах из статей.
В ходе изучения материала сделан вывод о том, что существующие алгоритмы пропагации для сетей с циклами, в большинстве своем, используют системы линейных уравнений. Количество этих систем напрямую зависит от количества циклов, и их предельная сложность сводится к факториалу от количества циклов. Главным недостатком известных алгоритмов принято следующая их особенность: если условные вероятности вершин цикла противоречат друг другу, то противоречие снимается изменением родительских, для цикла вершин.
В разработанном алгоритме распространения свидетельств в байесовских сетях с циклами несогласованность потомков не влияет на априорные вероятности их предков.
Апробации алгоритма выполнена как на искусственных примерах, так и на примерах из статей.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.