【摘 要】
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高级概率传播网取代贝叶斯网络,不仅克服了它在建模网络结构方面描述双向传播方向流的不足,而且能够透明地揭示网络中的算法推理过程和信任度的传播与更新。本文以医疗诊断的
【机 构】
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河南大学数据与知识工程研究所,100081北京北京理工大学管理与经济学院,北京理工大学管理与经济学院475001河南开封
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高级概率传播网取代贝叶斯网络,不仅克服了它在建模网络结构方面描述双向传播方向流的不足,而且能够透明地揭示网络中的算法推理过程和信任度的传播与更新。本文以医疗诊断的贝叶斯网络为例,建立了其高级概率传播网模型,整个结构清晰地显现了预测、诊断、解释的算法流程,更具有可视化表达特性。最后,应用该实例的高级概率传播网模型进行推理,结果说明了该方法的有效性和合理性。
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