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Geração de redes bayesianas uniformemente distribuídas

Autor(es):
Ide, Jaime Shinsuke
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
Imprenta: São Paulo. [2002]. 66 f.
Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica
Data de defesa:
Membros da banca:
Cozman, Fabio Gagliardi; Souza, Gilberto Francisco Martha de; Branco, Márcia D'Elia
Orientador: Cozman, Fabio Gagliardi
Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Indexada em: Banco de Dados Bibliográficos da USP-DEDALUS
Localização: Universidade de São Paulo. Biblioteca Central da Escola; EPBC/FD-3288
Resumo

Redes Bayesianas são empregadas em Inteligência Artificial para representar incerteza. Não existe, na literatura atual, algoritmo que dê garantias sobre a distribuição de redes Bayesianas geradas aleatoriamente. Este trabalho apresenta novos métodos para geração aleatória de redes Bayesianas. Tais métodos podem ser empregados para se testar algoritmos de inferência e de aprendizado em redes Bayesianas, e para se obter informações sobre propriedades médias de redes Bayesianas. Este trabalho propõe novos algoritmos para geração uniforme de grafos (isto é, todo grafo tem a mesma probabilidade de ser gerado) multi-conectados e polytrees, para um número especificado de nós e de arcos. Após geração uniforme do grafo, distribuições condicionais são construídas, amostrando-se a distribuição Dirichlet. O resultado final do trabalho foi a confecção de um programa livremente distribuído para geração aleatória de redes Bayesianas, BNGenerator. A aplicação de redes Bayesianas geradas aleatoriamente para análise de métodos quasi-Monte Carlo é apresentada. (AU)

Processo FAPESP: 00/11067-9 - Algoritmos Monte Carlo para análises estatísticas em sistemas embarcados
Beneficiário:Jaime Shinsuke Ide
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Mestrado