En algoritm för automatiserad konstruktion av ett sparse Bayesian nätverk med tanke på en ostrukturerad probabilis tic modell och kausal domän information från en expert har utvecklats och genomförts. Målet är att få ett nätverk som uttryckligen avslöjar så mycket information som möjligt om villkorliga förhållanden. Nätverket byggs stegvis lägga till en nod i taget. Expertens information och en girig heurist som försöker hålla antalet bågar som läggs till i varje steg till ett minimum används för att vägleda sökandet efter nästa nod att lägga till. Den prob abilistiska modellen är en predikat som kan svara på frågor om oberoenden inom området. I praktiken kan modellen genomföras på olika sätt. Till exempel kan modellen vara ett statistiskt oberoende test som fungerar på empiriska data eller en deduktiv bevisare som arbetar på en uppsättning oberoende uttalanden om domänen. nätverk och influera diagram. Problemet med att få fram ett Bayesiskt nätverk från empiriska data och domäninformation kan ses som två underproblem: Lösningen på det andra underproblemet kräver att man bygger upp en strukturerad modell från en ostrukturerad. Det arbete som beskrivs i detta dokument är inriktat på detta strukturproblem. I samband med det föregående avsnittet är en mer exakt redogörelse för det problem som vi löser här följande. Vi ges: • En svart låda som kan svara på frågor av typen "Är X oberoende av Y givet Z?" där X, Y och Z är uppsättningar av variabler i domänen. Detta kan t.ex. vara ett statistiskt test som visar empiriska data eller en deduktiv bevisare som känner till den grundläggande sannolikhetsmodellen axioms och som arbetar på en deklarativ uppsättning indepen dennce uttalanden. • Några partiella expertinformation om do main. Experten kan göra följande typ A är en orsak till B förklarar att ex pert betraktar A som en direkt föregångare till B i trosnätverk representation (se [3] ). Vårt mål är att bygga ett sparsamt Bayesianskt nätverk för domänen med tanke på informationen ovan. I en modell är det vanligtvis lätt för en expert att identifiera vissa "primära" orsaker och vissa observerbara. Orsakssambandsflödet i en kausalmodell kommer från dessa primära orsaker till de observerbara. Till exempel, inom det medicinska området, dessa primära orsaker är sjukdomar och de observerbara är symptom. I en modell av en maskin skulle de primära orsakerna vara möjliga fel och de observerbara skulle vara sensorer. Hypotesvariabler motsvarar primära orsaker och bevisvariabler till observerbara. 2 Det arbete som beskrivs i detta dokument använder sig av terminologin och resultaten i Pearl [3]. Nedan följer en kort sammanfattning av relevant material. Probabilistiska modeller består av en klass av depen
Srinivas et al. REF föreslog en algoritm för automatisk konstruktion av sparse Bayesian nätverk från information om domänen som tillhandahålls av en expert.
Automated Construction of Sparse Bayesian Networks from Unstructured Probabilistic Models and Domain Information
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}