Структурный анализ систем минимальных графов смежности
Ключевые слова:
алгебраические байесовские сети, вторичная структура, минимальный граф смежности, автоматическое обучение, структурный синтезАннотация
Цель данной работы — анализ структуры минимальных графов смежности и их свойств. Введена система терминов, структурирующая исследуемую область. Исследованы свойства минимальных графов смежности. Доказана структурная теорема о множестве минимальных графов смежности и предложен алгоритм построения такого множества.Литература
Опарин В.В., Тулупьев А.Л. Синтез графа смежности с минимальным числом ребер:
Тулупьев А.Л. Алгебраические байесовские сети: глобальный логико- вероятностный вывод в деревьях смежности: Учеб. пособие. СПб.: СПбГУ; ООО Издательство «Анатолия», 2007. 40 с. (Сер. Элементы мягких вычислений).
Тулупьев А.Л. Байесовские сети: логико-вероятностный вывод в циклах. СПб.: Изд-во С.-Петербургского ун-та, 2008. 140 с. (Сер. Элементы мягких вычислений.)
Тулупьев А.Л. Задача локального автоматического обучения в алгебраических байесовских сетях: логико-вероятностный подход // Труды СПИИРАН. 2008. Вып. 7. СПб.: Наука, 2008. С. 11–25.
Тулупьев А.Л. Автоматическое обучение фрагментов знаний в алгебраических байесовских сетях // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. V-я Международная научно-практическая конференция. Сборник научных трудов. В 2-х т. Т. 1. С. 163–176.
Тулупьев А.Л. Матрично-векторные уравнения в задачах локального обучения алгебраических байесовских сетей // Региональная информатика-2008 (РИ-2008). XI Санкт-Петербургская международная конференция. Санкт-Петербург, 22–24 октября, 2008 г.: Материалы конференции / СПОИСУ. СПб., 2009. С. 91–99.
Тулупьев А.Л. Обработка дополнительной нечисловой информации в локальном обучении алгебраических байесовских сетей по выборкам с пропусками // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. Сборник докладов. 2009. Т. 1. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2009. С. 139–142.
Тулупьев А.Л., Николенко С.И., Сироткин А.В. Байесовские сети: логико-вероятностный подход. СПб.: Наука, 2006. 607 с.
Тулупьев А.Л., Сироткин А.В., Николенко С.И. Байесовские сети доверия: логико-вероятностный вывод в ациклических направленных графах. СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2009. 400 с.
Тулупьев А.Л., Столяров Д.М., Ментюков М.В. Представление локальной и глобальной структуры алгебраической байесовской сети в Java-приложениях // Труды СПИИРАН. 2007. Вып. 5. СПб.: Наука, 2007. С. 71–99.
Korb K.B., Nicholson A.E. Bayesian Artificial Intelligence. New York: Chapman and
Prüfer H. Neuer Beweis eines Satzes über Permutationen. Arch. Math. Phys. 1918. No. 27. S. 742–744.
Тулупьев А.Л. Алгебраические байесовские сети: глобальный логико- вероятностный вывод в деревьях смежности: Учеб. пособие. СПб.: СПбГУ; ООО Издательство «Анатолия», 2007. 40 с. (Сер. Элементы мягких вычислений).
Тулупьев А.Л. Байесовские сети: логико-вероятностный вывод в циклах. СПб.: Изд-во С.-Петербургского ун-та, 2008. 140 с. (Сер. Элементы мягких вычислений.)
Тулупьев А.Л. Задача локального автоматического обучения в алгебраических байесовских сетях: логико-вероятностный подход // Труды СПИИРАН. 2008. Вып. 7. СПб.: Наука, 2008. С. 11–25.
Тулупьев А.Л. Автоматическое обучение фрагментов знаний в алгебраических байесовских сетях // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. V-я Международная научно-практическая конференция. Сборник научных трудов. В 2-х т. Т. 1. С. 163–176.
Тулупьев А.Л. Матрично-векторные уравнения в задачах локального обучения алгебраических байесовских сетей // Региональная информатика-2008 (РИ-2008). XI Санкт-Петербургская международная конференция. Санкт-Петербург, 22–24 октября, 2008 г.: Материалы конференции / СПОИСУ. СПб., 2009. С. 91–99.
Тулупьев А.Л. Обработка дополнительной нечисловой информации в локальном обучении алгебраических байесовских сетей по выборкам с пропусками // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. Сборник докладов. 2009. Т. 1. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2009. С. 139–142.
Тулупьев А.Л., Николенко С.И., Сироткин А.В. Байесовские сети: логико-вероятностный подход. СПб.: Наука, 2006. 607 с.
Тулупьев А.Л., Сироткин А.В., Николенко С.И. Байесовские сети доверия: логико-вероятностный вывод в ациклических направленных графах. СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2009. 400 с.
Тулупьев А.Л., Столяров Д.М., Ментюков М.В. Представление локальной и глобальной структуры алгебраической байесовской сети в Java-приложениях // Труды СПИИРАН. 2007. Вып. 5. СПб.: Наука, 2007. С. 71–99.
Korb K.B., Nicholson A.E. Bayesian Artificial Intelligence. New York: Chapman and
Prüfer H. Neuer Beweis eines Satzes über Permutationen. Arch. Math. Phys. 1918. No. 27. S. 742–744.
Minimal joint graph structure synthesis
Abstract
The goal of this work is the analysis of the structure of minimal joint graph and its properties. A system of terms is given to structure the research space. The minimal joint graph properties are studied. The structure theorem about the minimal joint graph set is proven and an algorithm to build such a set is suggested.Опубликован
2009-12-01
Как цитировать
Фильченков, А. А., & Тулупьев, А. Л. (2009). Структурный анализ систем минимальных графов смежности. Труды СПИИРАН, (11), 104-129. https://doi.org/10.15622/sp.11.6
Выпуск
Раздел
Статьи
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
