摘要
3.2团树传播方法[20]
信度网推理的第二类算法为基于团树传播的方法[3,9,7,10].该方法采用了另一种图形表达方式来表达联合概率分布,即采用了另一种对联合概率分布进行参数化的方法.该方法所对应的图形结构是一棵无向树--团树.该树必须满足如下特征: 每一个节点为一个团,每一个团里面将包含一定量的随机变量; 每两个相邻团节点X和Y之间,都有一个分隔节点S,该节点中的随机变量为相邻两节点中随机变量的交集:S=X∩Y; 对于任意两个团节点X和Y,如果它们随机变量集合的交集S不为空,则在连接X和Y路径上所有节点的随机变量集合均包含集合S中的随机变量(即满足Join Tree特征); 对于团树中的每一个节点Xi(包括团节点和分隔节点),都包含有一个函数Фxi.该函数表达了该节点内各个随机变量间的联合概率分布.它将节点Xi中随机变量的每一种取值组合映射为一个≥0的数,该数被习惯称作--势.
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2001年第2期115-118,84,共5页
Computer Science
基金
国家自然科学基金
教育部跨世纪优秀人才培养基金
重庆市科技攻关项目<面向工业应用的智能开发平台及系统研究>的支持
