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Enhancements of Systems Based on Bayesian Networks and Structural Equation Models for Command and Control Support

机译：基于贝叶斯网络和结构方程模型的系统增强指挥控制支持

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The performed project focused on a new paradigm of planning systems that are based on a combination of Bayesian networks and structural equation models. We focused on theoretical issues that surround combining the two in a practical planning system, developing the foundations for, and building a prototype of such system. The approach and the system built allow for efficient, yet normatively correct, treatment of various types of information, uncertainty, and utility. It is especially powerful in complex situations where the available information is heterogeneous and consists of a mixture of deterministic and uncertain relationships among discrete and continuous variables. Our main contributions are: (1) two state of the art stochastic sampling algorithm for approximate inference in graphical models, both (2) analysis of problems related to combining probabilistic information, (3) an module for interactive construction of causal graphical models and search for opportunities, (4) algorithm for learning graphical models from small data sets, and (5) a prototype of the system, used by over 5,000 people world-wide.

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作者
Druzdzel, M. J.;
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作者单位

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年度 2000
页码 1-29
总页数 29
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类工业技术;
关键词
Mathematical models; Bayes theorem; Data bases; Algorithms; Stochastic processes; Networks; Interactions; Structural properties; Probability; Prototypes; Construction; Planning; Command and control systems; Sampling; Graphics; Equations; Learning;

机译：数学模型;贝叶斯定理;数据库;算法;随机过程;网络;相互作用;结构特性;概率;原型;构造;规划;指挥与控制系统;采样;图形;方程;学习;

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