Bayesian nätverk ger en modellering språk och tillhörande inference algoritm för stokastiska domäner. De har framgångsrikt tillämpats i en mängd olika medelstora tillämpningar. Men när man ställs inför en stor komplex domän, börjar uppgiften att modellera med hjälp av Bayesianska nätverk likna uppgiften att pro gramming med hjälp av logiska kretsar. I detta dokument beskriver vi ett objektorienterat Bayesian network (OOBN) lan guage, som gör det möjligt att beskriva komplexa domäner i termer av inbördes relaterade objekt. Vi använder ett bayesiskt arbetsfragment för att beskriva de probabilistiska relationerna mellan objektets attribut. Dessa attribut kan Thesel ves vara objekt, vilket ger en naturlig ram för kodning av delar av hierarkier. Klasser används för att ge en återanvändbar probabilistisk modell som kan appliceras på flera liknande objekt. Klasserna stöder också förekomsten av modellfragment från en klass till en underklass, vilket gör det möjligt att definiera de gemensamma aspekterna av relaterade klasser endast en gång. Vårt språk har tydliga förklarande semantik: ett OOBN kan tolkas som ett stochas tic funktionellt program, så att det unikt anger en probabilistisk modell. Vi tillhandahåller en inference algoritm för OOBNs, och visar att mycket av den strukturella infor mation kodas av en OOBN-särskilt inkapsling sulation av variabler inom ett objekt och återanvändning av modellfragment i olika sammanhang - kan också användas för att påskynda inferens processen.
Objektorienterade Bayesian nätverk REF ) är en generalisering av Bayesian nätverk och möjliggör att representera grupper av variabler som objekt.
Object-Oriented Bayesian Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}