二分決定グラフに基づく大規模ベイジアンネットワーク解析処理法の研究

基于二元决策图的大规模贝叶斯网络分析处理方法研究

• 批准号: 20650017
• 负责人: 湊 真一
• 金额: $ 2.05万
• 依托单位: Hokkaido University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
• 财政年份: 2008
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2008 至 2010
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20650017/
• 关键词: 二分決定グラフ; BDD; ZDD; ベイジアンネットワーク; 大規模データ処理

1.「二分決定グラフを用いた大規模ベイジアンネットワーク解析処理法」の基本アルゴリズムの開発と改良を進めた.問題の規模が大きいとBDDがメモリあふれを起こす場合がある.そこで問題を複数の部分に分割して解く方法についても検討を行った.2.実用規模の例題を用いた性能評価に向けた準備を進めた.ベイジアンネットワークを表現する二分決定グラフから確率推論計算を高速に行うプログラムを自動合成する方法の改良を進めた。3.前年度に引き続き,統計確率モデルを表現し効率よく解析するための,より一般的なデータ構造の研究を進めた.二分決定グラフは,元来は組合せ論理データを操作するために開発されたデータ構造であるが,確率モデルを表現するために特化することで,さらに改善の余地があるかどうかを随時検討した。さらにベイジアンネットワーク以外の様々な問題に応用範囲を広げて考察を行った。以上の挑戦的萌芽研究の成果は、科学技術振興機構(JST)のERATO湊離散構造処理系プロジェクトの採択につながり、今後も発展的に研究が継続される見込みである。

1. The development and improvement of the basic algorithm of binary decision processing in large-scale decision processing. The scale of the problem is very large. The problem is divided into several parts. The method of solving the problem is divided into two parts. The method of solving the problem is divided into three parts. The method of solving the problem is divided into four parts. The method of solving the problem is divided into three parts. The method of solving the problem is divided into four parts. The method The improvement of the method of automatic synthesis of high-speed calculation and high-speed calculation 3. In the past year, the research on statistical accuracy, performance analysis and general structure has been carried out. 2. Decide whether to combine logic, structure, accuracy, specificity, and improvement. The first step is to examine the application of the software. The results of the above-mentioned initial research are expected to be published in the ERATO discrete structure processing system of the Japan Science and Technology Promotion Agency (JST), and the future research will be published in the future.

项目成果

ベイジアンネットワークを表現するZDDの初期変数順序付け方法の改良

ZDD初始变量排序方法表达贝叶斯网络的改进

• 发表时间: 2009
• 作者: 金崎健之;湊真一
• 通讯作者: 湊真一

否定枝を含むshared BDD上で動作するEMアルゴリズム

在具有负分支的共享 BDD 上运行的 EM 算法

• 发表时间: 2009
• 作者: 石畠正和;亀谷由隆;佐藤泰介;湊真一
• 通讯作者: 湊真一

Parameter learning for Bayesian networks on Shared Binary Decision Diagrams

共享二元决策图上贝叶斯网络的参数学习

• 发表时间: 2010
• 作者: Ishihata M.;Sato;T.;Minato;S
• 通讯作者: S

Discrete Structure Manipulation System and Applications for Uncertain Data Processing

离散结构操纵系统及不确定数据处理的应用

• 发表时间: 2010
• 作者: Masakazu Ishihata;Yoshitaka Kameya;Taisuke Sato;Shin-ichi Minato;Shin-ichi Minato
• 通讯作者: Shin-ichi Minato

ベイジアンネットワークを表現するZDDからの高速計算プログラムの自動生成

从表达贝叶斯网络的ZDD自动生成高速计算程序

• 发表时间: 2010
• 作者: 高橋渉;湊真一
• 通讯作者: 湊真一