Texto completo
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| Autor(es): |
Jaime Shinsuke Ide
Número total de Autores: 1
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| Tipo de documento: | Dissertação de Mestrado |
| Imprenta: | São Paulo. |
| Instituição: | Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica (EP/BC) |
| Data de defesa: | 2002-11-22 |
| Membros da banca: |
Fabio Gagliardi Cozman;
Marcia D Elia Branco;
Gilberto Francisco Martha de Souza
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| Orientador: | Fabio Gagliardi Cozman |
| 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 analises estatisticas em sistemas embarcados. |
| Beneficiário: | Jaime Shinsuke Ide |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |