Probabilistic Similarity Networks (ACM Doctoral Dissertation Award).

Langue : anglais

Edité par Mit Pr, 1991

0262082063 / 9780262082068

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Cambridge, MA: The MIT Press, 1991. Hardcover. 261 pp.(ACM Doctoral Dissertation Award). - In this remarkable blend of formal theory and practical application, David Heckerman develops methods for building normative expert systems--expert systems that encode knowledge in a decision-theoretic framework. Heckerman introduces the similarity network and partition, two extensions to the influence diagram representation. He uses the new representations to construct Pathfinder, a large, normative expert system for the diagnosis of lymph-node diseases. Heckerman shows that such expert systems can be built efficiently, and that the use of a normative theory as the framework for representing knowledge can dramatically improve the quality of expertise that is delivered to the user. He concludes with a formal evaluation of the power of his methods for building normative expert systems. David Heckerman is Assistant Professor of Computer Science at the University of Southern California. He received his doctoral degree in Medical Information Sciences from Stanford University. English text. Condition : as new. Condition : as new copy. ISBN 9780262082068. Keywords : , artificial intelligence.…

N° de réf. du vendeur 263596

Titre
Probabilistic Similarity Networks (ACM Doctoral Dissertation Award).
Auteur
Heckerman, David
Éditeur
Mit Pr
Année de publication
1991
État de l'article
as new
Reliure
Couverture rigide
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
0262082063
ISBN à 13 chiffres
9780262082068

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