Диагностика надежности и отказоустойчивости технических систем. Вычисление матрицы эмпирических значений совместного распределения вероятностей всей сети. Получение более точных значений при уменьшении вычислительной сложности при формировании вывода.
Аннотация к работе
ПРИМЕНЕНИЕ БАЙЕСОВСКИХ СЕТЕЙ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ДАННЫХТак, в отчете Ассоциации американских банкиров отмечается, что из 100 крупнейших банков США 45 банков уже внедрили системы интеллектуального анализа данных и еще около 50 банков начали реализацию подобных проектов или планируют это сделать в ближайшее время. В работе [3] предложен метод формирования вероятностного вывода. Однако для его реализации необходимо привести структуру БС к виду объединенного дерева (junction tree), и только после этого можно использовать алгоритм вероятностного вывода в объединенном дереве, который основывается на прохождении сообщений и по дереву. В процессе выполнения научно-исследовательская работы для гранта НТУУ "КПИ" 3/5-ГР разработан новый метод вероятностного вывода в БС на основе обучающих данных, с использованием двух шагов. На первом шаге выполняется вычисление матрицы эмпирических значений совместного распределения вероятностей всей сети.Экспериментальные результаты, полученные при моделировании различных процессов сетями Байеса, показали, что метод вероятностного вывода позволяет получить более точные значения при значительном уменьшении вычислительной сложности при формировании вероятностного вывода.