多值动态不确定因果图的推理算法研究
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国家社会科学基金一般项目(No.13BTJ008);重庆市教育委员会人文社会科学重点项目(No.22SKGH081);重庆市教育委员会重庆市高等教育教学改革研究项目(No.213139)


Research on Inference Algorithm of Multivalued Dynamic Uncertain Causality Graph
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    利用领域知识求解多值动态不确定因果图的联合概率分布所涉及的领域因果图的概率分布表达式构造难度大,针对这一问题,从2类因果循环图出发,提出一种基于图分解的推理算法。该算法极大地简化了全局概率分布表达式的构造过程,有效地降低了领域因果图概率分布表达式构造的难度。提高了多值动态不确定因果图的推理效率。

    Abstract:

    In order to solve the joint probability distribution of Multivalued Dynamic Uncertain Causality Graph with domain knowledge, it is difficult to construct the probability distribution expression of domain causal graphs. An inference algorithm based on graph decomposition is proposed from two kinds of cyclic causal graphs, which greatly simplifies the construction of global probability distribution expression, effectively reduces the difficulty of constructing probability distribution expression of domain causal graphs, and improves the inference efficiency of multi-valued dynamic uncertain causal graphs.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

郑海,王洪春.多值动态不确定因果图的推理算法研究[J].重庆师范大学学报自然科学版,2023,(4):107-116

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  • 在线发布日期: 2023-09-22