Байєсівські мережі в системах підтримки прийняття рішень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЗгуровский, Михайло Захарович
dc.contributor.authorБідюк, Петро Іванович
dc.contributor.authorТерентьєв, Олександр Миколайович
dc.contributor.authorПросянкіна-Жарова, Тетяна Іванівна
dc.date.accessioned2017-06-07T13:00:38Z
dc.date.available2017-06-07T13:00:38Z
dc.date.issued2015
dc.description.abstractukПропонується докладне висвітлення сучасних підходів до моделювання процесів довільної природи за допомогою байєсівських мереж (БМ) і дерев рішень. Байєсівська мережа – ймовірнісна модель, преставлена у формі спрямованого ациклічного графа, вершинами якого є змінні досліджуваного процесу. БМ – потужний сучасний інструмент моделювання процесів та об’єктів, які функціонують в умовах наявності невизначеностей довільної природи. Їх успішно використовують для розв’язання задач прогнозування, передбачення, медичної і технічної діагностики, прийняття управлінських рішень, автоматичного керування і т. ін. Розглянуто теорію побудови байєсівських мереж, яка включає задачі навчання структури мережі та формування ймовірнісного висновку на її основі. Наведено практичні методики побудови (оцінювання) структури мережі на основі статистичних даних і експертних оцінок. Докладно описано відповідні алгоритмічні процедури. Окремо розглянуто варіанти використання дискретних і неперервних змінних, а також можливості створення гібридної мережі. Наведено кілька методів обчислення ймовірнісного висновку за допомогою побудованої мережі, у тому числі методи формування точного і наближеного висновків. Докладно розглянуто приклади розв’язання практичних задач за допомогою мереж Байєса. Зокрема, задачі моделювання, прогнозування і розпізнавання образів. Наведено перелік відомих програмних продуктів та їх виробників для побудови та застосування байєсівських мереж, частина з яких є повністю доступними для використання у мережі Інтернет. Деякі системи можна доповнювати новими програмними модулями. Книга рекомендується як навчальний посібник для студентів, аспірантів та викладачів, а також для інженерів, які спеціалізуються у галузі розв’язання задач ймовірнісного математичного моделювання, прогнозування, передбачення і розпізнавання образів процесів довільної природи, інформація стосовно який представлена статистичними даними та експертними оцінками.uk
dc.format.page300 с.uk
dc.identifier.citationБайєсівські мережі в системах підтримки прийняття рішень [Електронний ресурс] : навчальний посібник / М. З. Згуровський, П. І. Бідюк, О. М. Терентьєв, Т. І. Просянкіна-Жарова ; НТУУ «КПІ». – Електронні текстові дані (1 файл: 2,73 Мбайт). – Київ : ТОВ «Видавниче Підприємство «Едельвейс», 2015. − 300 с. – Назва з екрана.uk
dc.identifier.isbn978-966-2748-73-4
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/19582
dc.language.isoukuk
dc.publisherТОВ «Видавниче Підприємство «Едельвейс»uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.status.pubpublisheduk
dc.subjectбайєсівські мережіuk
dc.subjectпобудова топології мережіuk
dc.subjectймовірносний висновокuk
dc.subjectумовна ймовірністьuk
dc.subjectстатистикаuk
dc.subjectінтелектуальний аналіз данихuk
dc.subjectbayesian networkuk
dc.subjectprobabilistic inferenceuk
dc.subjectпринцип опису мінімальною довжиноюuk
dc.subjectвзаємна інформаціяuk
dc.subjectNP harduk
dc.subjectєкспертні системиuk
dc.subjectсистеми підтримки прийняття рішеньuk
dc.subjectмодифікована функція Купера-Герсковичаuk
dc.subjectтест на умовну незалежністьuk
dc.subjectтеорія ймовірностейuk
dc.subject.udc(519.248: 004)(075.8)uk
dc.titleБайєсівські мережі в системах підтримки прийняття рішеньuk
dc.typeBookuk
thesis.degree.level-uk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
SPPR_01072015.pdf
Розмір:
2.66 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
7.8 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Навчально-методичні матеріали (ММСА)