Comparative study of noisy-max nodes and general nodes in Bayesian network models

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F44555601%3A13440%2F20%3A43895560" target="_blank" >RIV/44555601:13440/20:43895560 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Comparative study of noisy-max nodes and general nodes in Bayesian network models

Popis výsledku v původním jazyce

This article is devoted to the use of Bayesian networks for analyzing the growth of gross domestic product (GDP) of Ukraine and offers a comparative description of the use of various structural learning algorithms. A comparative study of the behavior of the Noisy-MAX nodes and the General nodes in the design of the Bayesian network was carried out. It has been shown that Noisy-max nodes in comparison with General nodes provide a relatively high initial accuracy. General nodes require retesting. However, Noisy-MAX nodes entail an increase in time and computational cost. (C) 2020 for this paper by its authors.

Název v anglickém jazyce

Comparative study of noisy-max nodes and general nodes in Bayesian network models

Popis výsledku anglicky

This article is devoted to the use of Bayesian networks for analyzing the growth of gross domestic product (GDP) of Ukraine and offers a comparative description of the use of various structural learning algorithms. A comparative study of the behavior of the Noisy-MAX nodes and the General nodes in the design of the Bayesian network was carried out. It has been shown that Noisy-max nodes in comparison with General nodes provide a relatively high initial accuracy. General nodes require retesting. However, Noisy-MAX nodes entail an increase in time and computational cost. (C) 2020 for this paper by its authors.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2020

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

CEUR Workshop Proceedings

ISBN

—

ISSN

1613-0073

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

11

Strana od-do

56-66

Název nakladatele

CEUR-WS

Místo vydání

Německo

Místo konání akce

Lviv

Datum konání akce

23. 4. 2020

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—