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基于条件事件代数的贝叶斯网的逻辑推理被引量：3: 2006年; 条件事件代数理论在数据融合系统中有着重要的应用前景,该理论可用来解决不确定性、概率性和模糊性推理问题。条件事件代数是在确保规则与条件概率相容的前提下,把布尔代数上的逻辑运算推广到条件事件(规则)集合中的逻辑代数系统。对于一些特殊的贝叶斯网(如多树型网络)已经有了一些可行的概率推理的算法,但到目前为止,还没有可行的逻辑推理的算法。随着对不确定性知识研究的深入,迫切需要具有逻辑推理的算法。论文介绍了乘积空间条件事件代数的定义和基本性质,提出了基于乘积空间条件事件代数的贝叶斯网的逻辑推理的算法以及应用。; 徐阿进闫勇刘惟一; 关键词：条件事件代数贝叶斯网概率论逻辑推理

条件事件代数在贝叶斯网中的应用: 数据融合这一概念最早出现在20世纪70年代末期，开始并未受到足够的重视。近几十年来，随着传感器技术的迅速发展，尤其在军事指挥系统中对提高综合作战能力的迫切要求，使其得到了长足的进步。其早期主要是应用在军事上，而随着工业系...; 徐阿进; 关键词：数据融合条件事件代数乘积空间贝叶斯网逻辑推理; 文献传递

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徐阿进