формат Adobe PDF, размер 2173 Кб - Информационно ...

С. А. ТЕРЕХОВТАБЛИЦА 2. Архитектура и таблицы вероятностей в простейшейбайесовой сетиA P (A)B P (B)a 1 0.20aa 2 0.35 1 0.4aa 3 0.45 2 0.6a 1 a 2 a 3P (C | A, B) b 1 b 2 b 1 b 2 b 1 b 2c 1 0.01 0.04 0.28 0.06 0.18 0.82c 2 0.68 0.93 0.52 0.12 0.50 0.10c 3 0.31 0.03 0.20 0.82 0.32 0.08ТАБЛИЦА 3. Фрагмент латинского гиперкуба (100 × 3)N A B C1 25 13 742 14 91 7. . . . . . . . . . . .39 47 32 56. . . . . . . . . . . .100 69 4 84Числа от 1 до 100 соответствуют разбиению естественного вероятностногоинтервала [0 . . . 1] на 100 равных частей. Пусть в i-м испытании дляпеременной A элемент матрицы гиперкуба равен LHS i A. Выборка значенийпеременных далее проводится по следующим формулам:{ a1 , если LHS i A [ P (a 1 ) × 100) ]a 2 , если [ P (a 1 ) × 100 ] LHS i A [ (P (a 1 ) + P (a 2 )) × 100 ]a 1 , в противном случаеАналогично, элемент LHS i B служит для генерации значения переменнойB. Пусть для генерации используется 39-я строка гиперкуба в табл. 3., внашем случае {47, 32, 56}. Тогда переменная A принимает значение a 2 , аB, соответственно, b 1 .УДК 004.032.26 (06) Нейронные сети 165