Ярусный подход к представлению байесовских сетей

Abstract

Предлагается ярусный подход к представлению байесовских сетей, который позволяет отслеживать существующие в них информационные взаимосвязи, обеспечивает содержательную интерпретацию полученных результатов и обосновывает корректность избранного порядка перебора каузальных отношений. Подход позволяет избежать дублирования вычислений в пределах доступного объема памяти и может быть использован для создания методов анализа нечетких байесовских сетей при параллельной организации вычислений.

Пропонується ярусний підхід до представлення байєсівських мереж, який дозволяє відстежувати наявні в них інформаційні взаємозв’язки, забезпечує змістовну інтерпретацію отриманих результатів та обґрунтовує коректність обраного порядку перебору каузальних відношень. Підхід дозволяє уникнути дублювання обчислень у межах доступного обсягу пам’яті та може бути використаний для створення методів аналізу нечітких байєсівських мереж при паралельній організації обчислень.

The multilevel approach to the Bayesian networks presantation is proposed. It allows to watch present informative intercommunications, provides the content interpretation of the obtained results and proves the correctness of the chosen order of causal relation surplus. The approach allows avoiding duplication of calculations within the limits of accessible memory and can be used for creation of the methods for fuzzy Bayesian networks analysis in parallel calculations.