Wyszukiwarka
Abstrakt
Bayesian Networks (BN) are efficient to represent knowledge and for the reasoning in uncertainty. However the classic BN requires manual definition of the network structure by an expert, who also defines the values entered into the conditional probability tables. In practice, it can be time-consuming, hence the article proposes the use of Learning Bayesian Networks (LBN). The aim of the study is not only to present LBN, which can be helpful in civil engineering problems, but also to analyze and evaluate the potential of a selected software. Based on a real example the functional values of the Open Markov, Hugin and AgenaRisk applications were compared.
Cytowania
-
1
CrossRef
-
0
Web of Science
-
2
Scopus
Cytuj jako
Pełna treść
pobierz publikację
pobrano 61 razy
- Wersja publikacji
- Accepted albo Published Version
- Licencja
-
otwiera się w nowej karcie
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuły w czasopismach
- Opublikowano w:
-
MATEC Web of Conferences
nr 219,
strony 1 - 8,
ISSN: 2261-236X - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2018
- Opis bibliograficzny:
- Siemaszko A., Apollo M.: Application possibilities of LBN for civil engineering issues// MATEC Web of Conferences -Vol. 219, (2018), s.1-8
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.1051/matecconf/201821904008
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 184 razy