2010-01-27 121 views
4

我有一個關於貝葉斯網絡的基本問題。設計貝葉斯網絡

  1. 讓我們假設我們有一個引擎,與 1/3概率可以停止工作。 我將把這個變量稱爲ENGINE。
  2. 如果停止工作,那麼你的車 不起作用。如果發動機是 工作,那麼你的車會工作9​​9% 的時間。我會打這個CAR。
  3. 現在,如果你的車是舊的(舊), ,而不是不工作的時間的1/3,你的發動機將停止工作 1/2的時間。

我被要求先設計網絡,然後分配與該表相關的所有條件概率。

我說這個網絡的圖表會像

OLD -> ENGINE -> CAR 

現在,條件概率表我做了以下內容:

OLD |ENGINE 
------------ 
True | 0.50 
False | 0.33 

ENGINE|CAR 
------------ 
True | 0.99 
False | 0.00 

現在,我對如何定義OLD的概率有困難。在我看來,舊的並不是與ENGINE有原因的關係,我認爲它更像是一個特徵。也許在圖表中有不同的表達方式?如果圖表確實是正確的,我將如何去製作表格?

+1

您被告知的汽車的「故障」或您獲得的概率是多少? – mavnn 2010-01-27 09:43:06

+0

他們只是給了我一些文字(我在這裏翻譯和總結),他們沒有給我任何比這裏更多的信息。 – 2010-01-27 09:57:31

回答

2

我想OLD就像是從外部世界給出的參數。因此,這不是一個真正的隨機變量,可能不應該成爲你的圖表的一部分,這取決於你的老師如何看待它。

+0

是的,我就是這麼看的。只是想看看我是否錯過了什麼或什麼。 – 2010-01-27 09:56:30

+0

如果您想要使用網絡進行預測,則在模型中保留OLD變量將允許在可用時使用該信息,而在不可用時使用該信息。特別是如果這個網絡一般適用於汽車。 – 2010-04-14 00:00:31

2

我認爲這裏的問題並沒有對謂詞CAR,OLD和ENGINE的含義做足夠的具體描述。

我可以分別命名爲: EngineWorks,CarOld,CarWorks

EngineWorks和CarOld是CarWorks的父母。我認爲我們可以同意EngineWorking和CarOld是CarWorks的直接原因,正如您在問題中所描述的那樣。我還會將CarOld建模爲EngineWorks的父項。我的想法是,CarOld - > EngineOld - > Engine不起作用。

現在,您只剩下擬合所需概率的問題。這應該不難。

+0

+1用於說明變量名稱。 – 2010-09-26 10:25:26