bibtype	J - Journal Article
ARLID	0106418
utime	20240903170352.8
mtime	20050324235959.9
title (primary) (eng)	Probabilistic reasoning with uncertain evidence
specification	page_count 13 s.
serial	ARLID cav_un_epca*0290321 ISSN 1210-0552 title Neural Network World volume_id 15 volume 5 (2004) page_num 453-465 publisher name Ústav informatiky AV ČR, v. v. i.
title (cze)	Pravděpodobnostní usuzování při nejisté evidenci
keyword	probabilistic models
keyword	Bayesian networks
keyword	belief revision
author (primary)	ARLID cav_un_auth*0101228 name1 Vomlel name2 Jiří institution UTIA-B full_dept Department of Decision Making Theory fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
COSATI	09J
COSATI	12B
cas_special	project project_id GA201/02/1269 agency GA ČR ARLID cav_un_auth*0005739 research CEZ:AV0Z1075907 abstract (eng) Bayesian networks became a popular framework for reasoning with uncertainty. Efficient methods have been developed for probabilistic reasoning with new evidence. However, when new evidence is uncertain or imprecise different methods have been proposed. The original contribution of this paper are guidelines for the treatment of different types of uncertain evidence, the rules for combining evidence from different sources, and the model revision with uncertain evidence. abstract (cze) Bayesovské sítě se staly populární díky své schopnosti pracovat s nejistými informacemi. Byly vyvinuty účinné metody pro usuzování na základě nově získané evidence. Původním přínosem tohoto článku jsou pokyny pro zacházení s různými druhy nejisté evidence, pravidla pro skládání evidence z různých zdrojů a revize modelu při nejisté evidenci reportyear 2005 RIV JD permalink http://hdl.handle.net/11104/0000214 ID_orig UTIA-B 20040230 arlyear 2004 mrcbU63 cav_un_epca*0290321 Neural Network World 1210-0552 Roč. 15 č. 5 2004 453 465 Ústav informatiky AV ČR, v. v. i.