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Learning Structure in Evidential Networks from Evidential DataBases

机译:证据网络中的学习结构来自证据数据库

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摘要

Evidential networks have gained a growing interest as a good tool fusing belief function theory and graph theory to analyze complex systems with uncertain data. The graphical structure of these models is not always clear, it can be fixed by experts or constructed from existing data. The main issue of this paper is how to extract the graphical structure of an evidential network from imperfect data stored in evidential databases.
机译:作为一种良好的工具融合信念函数理论和图论,以分析具有不确定数据的复杂系统的良好工具,证据网络已经增长了兴趣。这些模型的图形结构并不总是清晰的,它可以通过专家来固定或由现有数据构成。本文的主要问题是如何从存储在证据数据库中的不完美数据中提取证据网络的图形结构。

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