論文の概要: Towards conservative inference in credal networks using belief functions: the case of credal chains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07619v1
• Date: Thu, 10 Jul 2025 10:40:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-11 16:40:15.358854
• Title: Towards conservative inference in credal networks using belief functions: the case of credal chains
• Title（参考訳）: 信念関数を用いた干潟ネットワークの保守的推論--干潟連鎖の場合
• Authors: Marco Sangalli, Thomas Krak, Cassio de Campos,
• Abstract要約: そこで本稿では, 潮流ネットワーク, 連鎖のサブクラスを通じて不確実性を伝播する新しい枠組みを提案する。 提案手法は, 計算速度と頑健な不確実性表現を組み合わせ, 信念と妥当性関数を通して, 保守区間を効率よく生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper explores belief inference in credal networks using Dempster-Shafer theory. By building on previous work, we propose a novel framework for propagating uncertainty through a subclass of credal networks, namely chains. The proposed approach efficiently yields conservative intervals through belief and plausibility functions, combining computational speed with robust uncertainty representation. Key contributions include formalizing belief-based inference methods and comparing belief-based inference against classical sensitivity analysis. Numerical results highlight the advantages and limitations of applying belief inference within this framework, providing insights into its practical utility for chains and for credal networks in general.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Dempster-Shafer理論を用いて,干潟ネットワークにおける信念推論について検討する。 本研究は, 過去の研究に基づいて, クレダルネットワークのサブクラスである連鎖を通じて不確実性を伝播する新しい枠組みを提案する。 提案手法は, 計算速度と頑健な不確実性表現を組み合わせ, 信念と妥当性関数を通して, 保守区間を効率よく生成する。 主な貢献は、信念に基づく推論手法の形式化と、古典的な感度分析に対する信念に基づく推論の比較である。 数値的な結果は、この枠組みに信念推論を適用することの利点と限界を強調し、連鎖や一般の干潟網の実用性に関する洞察を提供する。

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