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Detection of epidemic outbreaks with Persistent Causal-chain Dynamic Bayesian Networks

机译:使用持久因果链动态贝叶斯网络检测流行病暴发

摘要

A method for determining a probability of a hidden variable from an observed variable in a Dynamic Bayesian Network is presented. The method includes identifying the network based on predetermined criteria, determining a number of hidden variables in a time slice of the network, determining a number of the time slices of the network, and determining the probability of the hidden variable from the observed variable in less than exponential time with respect to the number of hidden variables.
机译:提出了一种用于从动态贝叶斯网络中的观测变量中确定隐藏变量的概率的方法。该方法包括:基于预定标准来识别网络;确定网络的时间片中的隐藏变量的数量;确定网络的时间片的数量;以及从所观察到的变量中确定隐藏变量的概率。相对于隐藏变量的数量而言,要比指数时间长。

著录项

  • 公开/公告号US2008306896A1

    专利类型

  • 公开/公告日2008-12-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 DENVER DASH;

    申请/专利号US20070806996

  • 发明设计人 DENVER DASH;

    申请日2007-06-05

  • 分类号G06N7;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 19:35:03

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