Dynamisches Bayes'sches Netz
Ein Dynamisches Bayes'sches Netz (DBN) erweitert ein Standard-Bayes'sches Netz über die Zeit, indem es darstellt, wie eine Menge von Zufallsvariablen über diskrete Zeitschritte hinweg evolviert. Es erfasst sowohl die bedingte Unabhängigkeitsstruktur zwischen Variablen zu jedem Zeitpunkt als auch die probabilistischen Abhängigkeiten zwischen aufeinanderfolgenden Zeitscheiben, was ein prinzipienbasiertes Schliessen über zeitliche Prozesse unter Unsicherheit ermöglicht.
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Quellen
- Dean, T. & Kanazawa, K. (1989). A model for reasoning about persistence and causation. Computational Intelligence, 5(3), 142–150. DOI: 10.1111/j.1467-8640.1989.tb00324.x ↗
- Murphy, K. P. (2002). Dynamic Bayesian Networks: Representation, Inference and Learning. PhD thesis, University of California, Berkeley. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Bayesian Network. ScholarGate. https://scholargate.app/de/bayesian/dynamic-bayesian-network
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