|
ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
ИСТИНА ЦЭМИ РАН |
||
Вероятностные модели предсказания на основе байесовских сетейкурсовая работа (Специалист)
- Научные руководители: Шешенин Сергей Владимирович, Сулимов Алексей Владимирович
- Автор: Юрчик Артем Евгеньевич
- Тип: Специалист
- Организация, в которой проходила защита: МГУ имени М.В. Ломоносова
- Кафедра: Кафедра механики композитов
- Год защиты: 2017
- Курс: 5
- Аннотация: Сегодня вероятностные модели на основе байесовских сетей становятся всё более распространёнными. И это понятно, ведь аппарат байесовских сетей доверия представляет собой удачную комбинацию теории вероятности и теории графов. Модели на основе байесовских сетей способны к самообучению и самосовершенствованию по мере накопления экспериментальной информации, они нечувствительны к возможным ошибочным или неполным данным. Преимуществом моделей байесовских сетей является также и возможность интеграции разнородных данных, поскольку байесовские сети моделируют самые общие причинно- следственные зависимости между интересующими исследователя параметрами. На текущий момент существуют различные программы, позволяющие работать с байесовскими сетями. По своему функционалу и возможностям они сильно отличатся друг от друга. Анализу преимуществ и недостатков различных реализаций байесовских сетей и посвящена данная работа.
- Добавил в систему: Сулимов Алексей Владимирович