KNET：集成超媒体与贝叶斯建模
人工智能
2013-04-10 v1
摘要
KNET是一个基于信念网络和决策网络构建专家系统的通用外壳。这种网络作为决策模型的图形表示，知识工程师必须明确定义构成决策基础的备选方案、状态、偏好和关系。KNET包含一个用Object Pascal编写的知识工程核心，以及一个将HyperCard（Apple Macintosh计算机的超文本创作工具）紧密集成到新颖专家系统架构中的接口。超文本和超媒体在信息的存储、管理和检索中变得越来越重要。广义上，超媒体以动态、广泛交叉引用的包传递异构信息。最终的KNET系统具有管理不确定性的连贯概率方案、用于绘制和操作决策网络的面向对象图形编辑器，以及HyperCard快速构建灵活友好用户界面的潜力。我们将KNET视为我们正在进行的各种贝叶斯推理问题（包括易处理表示、推理和解释）研究的有用原型工具。
引用
@article{arxiv.1304.2345,
title = {KNET: Integrating Hypermedia and Bayesian Modeling},
author = {R. Martin Chavez and Gregory F. Cooper},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.2345},
year = {2013}
}
备注
Appears in Proceedings of the Fourth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI1988)