Um método para implementar redes bayesianas baseadas em nós ranqueados

Autores

  • João Batista Nunes Bezerra Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba (IFPB), Campus Monteiro http://orcid.org/0000-0003-3254-9260
  • Renan Willamy Bezerra Barbosa Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba (IFPB), Campus Monteiro
  • Mirko Perkusich Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba (IFPB), Campus Monteiro http://orcid.org/0000-0002-9433-4962

DOI:

https://doi.org/10.18265/1517-03062015v1n35p11-21

Palavras-chave:

Distribuição Normal truncada, Modelo probabilístico, Nós ranqueados, Rede bayesiana, Tabela de probabilidade dos nós

Resumo

Recentemente, redes Bayesianas estão se tornando populares para auxiliar na tomada de decisões. No entanto, ainda há desafios para sua aplicação prática em problemas de larga escala. Um dos desafios refere-se à definição das funções de probabilidade. Na literatura, utiliza-se o conceito de nós ranqueados baseado em distribuição Normal truncada para simplificar a definição de funções de probabilidade a partir do conhecimento de especialistas. Por outro lado, na literatura, não há detalhes de uma solução completa para nós ranqueados. Atualmente, esta solução está disponível apenas em uma ferramenta comercial. A contribuição principal deste trabalho refere-se à demonstração detalhada de um método para definição de funções de probabilidade para nós ranqueados, apresentando os passos necessários para misturar distribuições Normais truncadas e converter a distribuição resultante para uma tabela de probabilidade dos nós. Para validação, os resultados da nossa solução foram comparados com a solução disponível no mercado, sendo equivalentes, dentro de uma margem de erro de 5%. De acordo com os testes realizados, a solução proposta alcançou performance melhor que a solução comercial existente.

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Publicado

2017-06-27

Edição

Seção

Ciência da Computação