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動態貝葉斯網絡

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動態貝葉斯網絡（Dynamic Bayesian Network, DBN），是一個隨着毗鄰時間步驟把不同變量聯繫起來的貝葉斯網絡。這通常被叫做“兩個時間片”的貝葉斯網絡，因為DBN在任意時間點T，變量的值可以從內在的迴歸量和直接先驗值（time T-1）計算。
中文名
動態貝葉斯網絡
外文名
Dynamic Bayesian Network
所屬學科
網絡信息技術

目錄

  1. 1 應用
  2. 2 內容

動態貝葉斯網絡應用

DBNs常用於機器人技術中，並已經被證明在大量的數據挖掘應用中的有巨大潛力。例如，DBNs已經被用在語音識別、數字取證、蛋白質測序和生物信息學上。DBN被證明也可以產生隱馬爾科夫模型（Hidden Markov Models）及卡爾曼濾波（Kalman Filters）等價的解決方案。

動態貝葉斯網絡內容

DBN是BN（Baysian Network）的擴展，BN也稱作概率網絡（Probabilistic Network）或信念網絡（Belief Network）。 [1] 
參考資料
  • 1.    Friedman N, Murphy K, Russell S. Learning the structure of dynamic probabilistic networks[C]//Proceedings of the Fourteenth conference on Uncertainty in artificial intelligence. Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1998: 139-147.