【摘 要】
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目前最流行的不确定性推理模型可能是贝叶斯网络.它较全面地考虑了各命题之间的相关性,是一种内涵系统,信度的更新有明确的步骤,可以双向传播新证据的影响.但是,该模型基于一
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目前最流行的不确定性推理模型可能是贝叶斯网络.它较全面地考虑了各命题之间的相关性,是一种内涵系统,信度的更新有明确的步骤,可以双向传播新证据的影响.但是,该模型基于一个向量与一个矩阵相乘,所以它的计算复杂度是NP难的.另一种处理不确定性数据的成熟技术是统计技术,其计算复杂度较低,但不能处理双向推理.本文将统计技术与贝叶斯网络方法取长补短,建立了一种新的推理模型—统计贝叶斯网络.该模型既保留了贝叶斯网络的双向推理,又提高了推理速度,降低了贝叶斯网络的计算复杂度.
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