Conditional Independence and Compositional Models for Belief Functions

Conference Paper (international conference)

Jiroušek Radim

serial: The 11th Czech-Japan Seminář on Data Analysis and Decision Making under Uncertainty

action: Czech-Japan Seminar on Data Analysis and Decision-Making under Uncertainty /11./, (Sendai, JP, 15.09.2008-17.09.2008)

research: CEZ:AV0Z10750506

project(s): 1M0572, GA MŠk, ICC/08/E010, GA ČR

keywords: conditional independence, belief function, multidimensional model

preview: Download

abstract (eng):

The contribution discusses an approach utilizing properties of conditional independence relations that enables assembling a multidimensional model from a system of its simple submodels. Unfortunately, the concept of conditional independence has been for belief functions defined in several ways and none of them fully meets the necessary requirements. Therefore a new approach how to define conditional independence for belief functions is introduced.

abstract (cze):

Článek popisuje jeden možný přístup umožňující sestavit mnohodimensionální model ze systému mnoha málodimensionálních. Tento přístup využívá pojem podmíněné nezávislosti. Vzhledem k tomu, že pro domněnkové funkce existuje několik různých definic tohoto pojmu a žádný z nich nevykazuje potřebné teoretické vlastnosti, obsahuje článek i novou definici podmíněné nezávislosti pro domněnkové funkce.

RIV: IN