Geração de redes bayesianas uniformemente distribuídas

Autor(es)

Ide, Jaime Shinsuke

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: São Paulo. [2002]. 66 f.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica
• Data de defesa: 22 nov. 2002

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