Алгоритмы обработки и визуализации алгебраических байесовских сетей
Автор: Золотин Андрей Алексеевич, Левенец Даниил Григорьевич, Мальчевская Екатерина Андреевна, Зотов Михаил Анатольевич, Бирилло Анастасия Игоревна, Березин Алексей Иванович, Иванова Анна Валерьевна, Тулупьев Александр Львович
Журнал: Образовательные технологии и общество @journal-ifets
Статья в выпуске: 1 т.20, 2017 года.
Бесплатный доступ
В статье рассмотрены структурные составляющие и основная функциональность веб-приложения, разрабатываемого авторами для использования учащимися в рамках курса теории алгебраических байесовских сетей, а также исследователями для проведения численных экспериментов. Описываемое приложение использует наработки программного комплекса для проведения логико-вероятностного вывода в алгебраических байесовских сетях и расширяет имеющийся функционал, позволяя пользователю на практике применить полученные в рамках теоретического курса знания. Особенностью приложения является возможность визуализировать структуры алгебраических байесовских сетей. Текст статьи включает краткое описание задач приложения и его компонентов, дополненное описанием основных возможностей и снимками экрана веб-приложения.
Вероятностные графические модели, алгебраические байесовские сети, комплекс программ, веб-приложение, логико-вероятностный вывод
Короткий адрес: https://sciup.org/14062751
IDR: 14062751
Список литературы Алгоритмы обработки и визуализации алгебраических байесовских сетей
- Peng P.X., Tian Y.H., Wang Y.W., Li J., Huang T.J. Robust multiple cameras pedestrian detection with multi-view Bayesian network//Pattern Recognition. -2015. -No 42. -P. 1760-1772.
- Borras J., Moreno A., Valls A. Intelligent tourism recommender systems: A survey//Expert Systems with Applications. -2014. -Vol. 41. N. 16. -P. 7370-7389.
- Haimelin R., Goerlandt F., Kujala, P., Veitch B. Implications of novel risk perspectives for ice management operations//Cold regions science and technology -2016. -Vol. 133. -P. 82-93.
- Murphy F., Sheehan B., Mullins M., Bouwmeester H., Marvin H.J.P., Bouzembrak Y., Costa A.L., Das R., Stone V., Tofail S.A.M. A tractable method for measuring nanomaterial risk using Bayesian networks//Nanoscale research letters. -2016. -Vol. 11. № 503.
- Городецкий В.И. Алгебраические байесовские сети -новая парадигма экспертных систем//Юбилейный сборник трудов институтов Отделения информатики, вычислительной техники и автоматизации РАН. -Т. 2. М.: РАН, -1993. -С. 120-141.
- Gorodetskii V.I., Tulupyev A.L. GENERATING CONSISTENT KNOWLEDGE BASES WITH UNCERTAINTY // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. 1997. Т. 36. № 5. С. 33-42.
- Тулупьев А.Л. Алгебраические байесовские сети: реализация логико-вероятностного вывода в комплексе Java-программ//Труды СПИИРАН. -2009. -№ 8. -С. 191-232.
- Сироткин А.В. Комплекс программ логико-вероятностного вывода в базах фрагментов знаний: реализация фрагмента знаний//Труды СПИИРАН. -2013. -№ 2 (25). -С. 204-220.
- Золотин А.А., Тулупьев А.Л., Сироткин А.В. Матрично-векторные алгоритмы нормировки для локального апостериорного вывода в алгебраических байесовских сетях//Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. -2015. -Том 15. № 1. -С. 78-85.
- Probabilistic Graphical Models Course . -URL: https://ru.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models/(дата обращения: 09.12.2016)
- Зотов М.А., Левенец Д.Г., Тулупьев А.Л., Золотин А.А. Синтез вторичной структуры алгебраических байесовских сетей: инкрементальный алгоритм и статистическая оценка его сложности//Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. -2016. -Т. 16. № 1. -С. 122-132
- Документация Microsoft SQL Server. URL: https://msdn.microsoft.com/ru-ru/library/mt590198(v=sql.1).aspx(дата обращения: 09.12.2016)
- PostgreSql Documentation . -URL: https://www.postgresql.org/docs/(дата обращения: 09.12.2016)
- Angular2 . -URL: https://angular.io/(дата обращения: 09.12.2016)
- Materializecss . -Режим доступа: http://materializecss.com/(дата обращения: 09.12.2016)
- Material Design . -URL: https://material.io/(дата обращения: 09.12.2016)
- D3. -URL: https://d3js.org/(дата обращения: 09.12.2016)
