贝叶斯网络与模糊逻辑

Question

谁能给我一个贝叶斯网络和模糊逻辑用于入侵检测的例子？

我正在努力弄清楚如何使用它.还有任何代码吗？

多谢你们.

Answer 1

确切的细节将取决于你是在谈论防盗报警类型情况(传感器读数)还是涉及保安和鲨鱼激光的爱好者.无论哪种方式,原则都是一样的.

您从描述影响入侵的基本事物的根节点开始,例如,

Sensor detected motion (true/false)  
Shark smelt blood (true/false)
Temperature (too low/just right/too high)
Security guard is asleep
...  
any other things you can think of.

您为每个根节点的每个状态分配概率.

P(Security guard is asleep) = 0.25

然后定义依赖于那些根节点的子节点,例如,Security guard heard noise依赖于它们Security guard is asleep.

在给定父节点的每个状态的情况下,为子节点的每个状态分配条件概率.

P(Security guard heard noise|Security guard is asleep) = 0.05
P(Security guard heard noise|Security guard is not asleep) = 0.5

最终,你会想要得到像这样的结果Burglary has been foiled.

设置网络节点后,您可以对其进行评估,并计算发生不同结果的概率.

接下来你添加证据.因此,如果您知道您的鲨鱼闻到了血液,那么该节点会被设置为特定值,您可以重新评估网络以查看概率的变化情况.

在软件方面,贝叶斯网络工具箱备受好评.