The generalization of Bayesian Network's deductive method
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概要
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Bayesian Network is one of methods to represent uncertain knowledge using both graph and numerical values. Using this method, J.Pearl represented uncertain knowledge and proposed a procedure of deductive inference in 1980's. Though Pearl's method has visual easiness, there are some disadvantages. One of them is that it can only treat no-loop-structure-network. On the other hand, there is Log-liner model in the statistical field. Using this model, Satoh proposed a method of both representing uncertain knowledge and a deductive inference. In this paper, we focus on how to represent uncertain knowledge and deduce from it. Our conclusion is that we should use Satoh's method on Log-linear model. In order show it, we prove the following points: (a)All probabilistic models on Pearl's mehtod can be described on models of Log-linear. (b)Consequences of both deductive inference methods are equal.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-07-24
著者
-
MATSUSHIMA Toshiyasu
School of Fundamental Science and Eng., Waseda University
-
Koizumi Daiki
School Of Science And Engineering Waseda University
-
浮田 善文
横浜商科大学商学部経営情報学科
-
浮田 善文
横浜商科大学
-
Ukita Yoshifumi
Department Of Management Information Yokohama College Of Commerce
-
Ukita Yoshifumi
School Of Science And Engineering Waseda University
-
Matsushima T
School Of Science And Engineering Waseda University
-
Matsushima Toshiyasu
School Of Fundamental Science And Eng. Waseda University
-
Ukita Yoshifumi
Yokohama College Of Commerce Department Of Management Information
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