ivdon3@bk.ru
Динамические байесовские сети представляют собой универсальный инструмент для моделирования стохастических процессов, протекающих во времени. В процессе описания переходных вероятностей динамических байесовских сетей используются марковские цепи с дискретным временем. Однако существуют ситуации, где время пребывания в состояниях динамической байесовской сети может описываться произвольным законом распределения, что обусловлено особенностями моделирования предметной области. Для описания переходных процессов в таких сетях используются полумарковские процессы. В работе приводится описание математического аппарата применения теории полумарковских процессов для построения вероятностях моделей и решение задач вероятностного вывода динамических байесовских сетей. Описывается процедура распространения свидетельств в процессе перехода между временными состояниями рассматриваемой динамической модели на основе алгоритма выборки по значимости.
Ключевые слова: динамическая байесовская сеть, полумарковские цепи, метод вложенных цепей Маркова, вероятностный вывод, модель перехода, модель состояния, алгоритм выборки по значимости
1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ