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한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.7 No.4
발행연도
2007.12
수록면
285 - 294 (10page)

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In this paper, we investigate a novel online estimation algorithm for dynamic Bayesian network (DBN) parameters, given as conditional probabilities. We sequentially update the parameter adjustment rule based on observation data. We apply our algorithm to two well known representations of DBNs: to a first-order Markov Chain (MC) model and to a Hidden Markov Model (HMM). A sliding window allows efficient adaptive computation in real time. We also examine the stochastic convergence and stability of the learning algorithm.
#dynamic Bayesian networks #online parameter estimation #convergence property #sliding window #Markov chain

목차

Abstract
1. Introduction
2. Learning Algorithm
3. Sliding Window Approach
4. Convergence Analysis
5. Conclusions
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - K. Murphy / 2002. / Dynamic Bayesian networks: Representation, Inference and Learning google schola 2. [학술지(정기간행물)] - J. M. Mendel / 1995. / Lessons in estimation theory for signal processing, communications, and control google schola 3. [학술지(정기간행물)] - T. K. Moon / 1996. / The expectation-maximization algorithm 13 (6) : 47 ~ 60 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - J. Ying / 2000. / A hidden Markov model-based algorithm for fault diagnosis with partial and imperfect tests 30 (4) : 463 ~ 473 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / 1999. / Analysis of a risk-sensitive control problem for hidden Markov chains 44 (5) : 1093 ~ 1100 google schola

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