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Approximating probabilistic inference in Bayesian belief networks is NP-hard

机译：贝叶斯信念网络中的近似概率推理是Np难的

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Paul Dagum; R. Martin Chavez;
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年度 1991
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1. Approximating probabilistic inference in Bayesian belief networks [J] . Dagum P., Chavez R.M. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 1993,第3期

机译：贝叶斯信念网络中的概率推论
2. FAST FACTORISATION OF PROBABILISTIC POTENTIALS AND ITS APPLICATION TO APPROXIMATE INFERENCE IN BAYESIAN NETWORKS [J] . ANDRES CANO, MANUEL GOMEZ-OLMEDO, CORA B. PEREZ-ARIZA, International Journal of Uncertainty, Fuzziness, and Knowledge-based Systems . 2012,第2期

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3. Probabilistic Representation And Approximate Inference Of Type-2 Fuzzy Events In Bayesian Networks With Interval Probability Parameters [J] . Wei-Yi Liu, Kun Yue, Jing-Yu Su, Expert systems with applications . 2009,第4期

机译：具有间隔概率参数的贝叶斯网络中2型模糊事件的概率表示和近似推断
4. An Alternative Proof That Exact Inference Problem in Bayesian Belief Networks Is NP-Hard [C] . Mustafa Tacettin, Tonguc Uenlueyurt International Symposium on Computer and Information Sciences(ISCIS 2005); 20051026-28; Istanbul(TR) . 2005

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7. Fast factorisation of probabilistic potentials and its application to approximate inference in Bayesian networks [O] . Cano Andrés, Gómez Olmedo Manuel, Pérez-Ariza Cora B., 2012

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8. Probabilistic Inference in Multiply Connected Belief Networks Using Loop Cutsets [R] . Suermondt, H. J., Cooper, G. F. 1990

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