Testing and improving local adaptive importance sampling in LJF local-JT in multiply sectioned Bayesian networks

Multiply Sectioned Bayesian Network (MSBN) provides a model for probabilistic reasoning in multi-agent systems. The exact inference is costly and difficult to be applied in the context of MSBNs. So the approximate inference is used as an alternative. Recently, for reasoning in MSBNs, LJF-based Local Adaptive Importance Sampler (LLAIS) has been developed for approximate reasoning in MSBNs. However, the prototype of LLAIS is tested on Alarm Network (37 nodes). But further testing on larger networks has not been reported. In this thesis, LLAIS algorithm is tested on three large networks namely Hailfinder (56 nodes), Win95pts (76 nodes) and PathFinder (109 nodes), to measure for its reliability and scalability. The experiments done show that LLAIS without parameters tuned shows good convergence for Hailfinder and Win95pts but not for Pathfinder network. However, when the parameters are tuned the algorithm shows considerable improvement in its accuracy for all the three networks tested

Biomedical applications of belief networks

Biomedicine is an area in which computers have long been expected to play a significant role. Although many of the early claims have proved unrealistic, computers are gradually becoming accepted in the biomedical, clinical and research environment. Within these application areas, expert systems appear to have met with the most resistance, especially when applied to image interpretation.In order to improve the acceptance of computerised decision support systems it is necessary to provide the information needed to make rational judgements concerning the inferences the system has made. This entails an explanation of what inferences were made, how the inferences were made and how the results of the inference are to be interpreted. Furthermore there must be a consistent approach to the combining of information from low level computational processes through to high level expert analyses.nformation from low level computational processes through to high level expert analyses. Until recently ad hoc formalisms were seen as the only tractable approach to reasoning under uncertainty. A review of some of these formalisms suggests that they are less than ideal for the purposes of decision making. Belief networks provide a tractable way of utilising probability theory as an inference formalism by combining the theoretical consistency of probability for inference and decision making, with the ability to use the knowledge of domain experts.nowledge of domain experts. The potential of belief networks in biomedical applications has already been recog¬ nised and there has been substantial research into the use of belief networks for medical diagnosis and methods for handling large, interconnected networks. In this thesis the use of belief networks is extended to include detailed image model matching to show how, in principle, feature measurement can be undertaken in a fully probabilistic way. The belief networks employed are usually cyclic and have strong influences between adjacent nodes, so new techniques for probabilistic updating based on a model of the matching process have been developed.An object-orientated inference shell called FLAPNet has been implemented and used to apply the belief network formalism to two application domains. The first application is model-based matching in fetal ultrasound images. The imaging modality and biological variation in the subject make model matching a highly uncertain process. A dynamic, deformable model, similar to active contour models, is used. A belief network combines constraints derived from local evidence in the image, with global constraints derived from trained models, to control the iterative refinement of an initial model cue.In the second application a belief network is used for the incremental aggregation of evidence occurring during the classification of objects on a cervical smear slide as part of an automated pre-screening system. A belief network provides both an explicit domain model and a mechanism for the incremental aggregation of evidence, two attributes important in pre-screening systems.Overall it is argued that belief networks combine the necessary quantitative features required of a decision support system with desirable qualitative features that will lead to improved acceptability of expert systems in the biomedical domain

Байєсівські мережі в системах підтримки прийняття рішень

Пропонується докладне висвітлення сучасних підходів до моделювання процесів довільної природи за допомогою байєсівських мереж (БМ) і дерев рішень. Байєсівська мережа – ймовірнісна модель, преставлена у формі спрямованого ациклічного графа, вершинами якого є змінні досліджуваного процесу. БМ – потужний сучасний інструмент моделювання процесів та об’єктів, які функціонують в умовах наявності невизначеностей довільної природи. Їх успішно використовують для розв’язання задач прогнозування, передбачення, медичної і технічної діагностики, прийняття управлінських рішень, автоматичного керування і т. ін. Розглянуто теорію побудови байєсівських мереж, яка включає задачі навчання структури мережі та формування ймовірнісного висновку на її основі. Наведено практичні методики побудови (оцінювання) структури мережі на основі статистичних даних і експертних оцінок. Докладно описано відповідні алгоритмічні процедури. Окремо розглянуто варіанти використання дискретних і неперервних змінних, а також можливості створення гібридної мережі. Наведено кілька методів обчислення ймовірнісного висновку за допомогою побудованої мережі, у тому числі методи формування точного і наближеного висновків. Докладно розглянуто приклади розв’язання практичних задач за допомогою мереж Байєса. Зокрема, задачі моделювання, прогнозування і розпізнавання образів. Наведено перелік відомих програмних продуктів та їх виробників для побудови та застосування байєсівських мереж, частина з яких є повністю доступними для використання у мережі Інтернет. Деякі системи можна доповнювати новими програмними модулями. Книга рекомендується як навчальний посібник для студентів, аспірантів та викладачів, а також для інженерів, які спеціалізуються у галузі розв’язання задач ймовірнісного математичного моделювання, прогнозування, передбачення і розпізнавання образів процесів довільної природи, інформація стосовно який представлена статистичними даними та експертними оцінками