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产品名称:BAYESIA BayesiaLab

生产厂商:BAYESIA产品类别:其他软件

BayesiaLab是一个功能强大的桌面应用程序(Windows / Mac / Unix),具有复杂的图形用户界面,可为科学家提供全面的“实验室”环境,以进行机器学习,知识建模,诊断,分析,仿真和优化。借助BayesiaLab,贝叶斯网络已成为实用的工具,可用于深入了解问题领域。BayesiaLab利用贝叶斯网络固有的图形结构来探索和解释复杂的问题。

BayesiaLab是Lionel Jouffe博士和Paul Munteanu博士二十多年的研究和软件开发的成果。在2001年,他们的研究工作促成了Bayesia SAS的成立,其总部位于法国西北部的拉瓦尔。如今,该公司已成为贝叶斯网络软件的全球领先供应商,为全球数百家大型公司和研究机构提供服务。

特征功能

BayesiaLab是围绕原型工作流程设计的,其中心为贝叶斯网络模型。BayesiaLab支持从模型生成到分析,仿真和优化的研究过程。整个过程完全包含在一个统一的“实验室”环境中,这为科学家提供了在研究任务的不同元素之间来回移动的灵活性。

知识建模

主题专家经常以图表的形式表达他们对领域的因果理解,其中箭头表示因果关系的方向。原因和结果的这种直观表示在BayesiaLab的网络图中具有直接的类似物。可以通过单击鼠标来添加节点(代表变量)并将其放置在BayesiaLab的“图形面板”上,可以在节点之间“绘制”弧线(代表关系)。可以通过将弧从因果定位来对因果方向进行编码。

使用BayesiaLab进行机器学习

BayesiaLab具有一系列高度优化的算法,可以从数据(结构和参数)中高效学习贝叶斯网络。BayesiaLab学习算法中的优化标准主要基于信息论(例如,最小描述长度)。这样,就没有关于变量分布的假设。这些算法可用于各种类型和各种规模的问题域,有时包括数千个具有数百万个潜在相关关系的变量。但是,这种区别仅存在于研究者的角度,他们可能将疾病的症状视为效果,并将疾病本身视为原因。因此,根据观察到的症状进行推断被解释为“诊断”。

  • 推断:诊断,预测和模拟
  • 贝叶斯网络显式地对不确定性进行建模的固有能力使其适合于各种实际应用。在贝叶斯网络框架中,诊断,预测和模拟是相同的计算。它们都由基于证据的观察推断组成:
  • 从观察到的结果推断出原因:诊断或绑架。
  • 从观察到的因果推断:模拟或预测。


模型利用

BayesiaLab提供了一系列功能,可系统地利用贝叶斯网络中包含的知识。它们使网络可以作为概率专家系统访问,可以由最终用户或通过自动化过程进行交互式查询。

全国服务热线:
021-52550099