|
|
 |
:: 製品/サービス ::
Feature Lists
Hugin Expertは、新しい機能また現在ある最先端の機能をソフトウェア・パッケージに組み込みました。下記はグラフィカル・ユーザ・インタフェースと意思決定エンジンの包括的な機能一覧です。
|
Huginグラフィカル・ユーザ・インタフェースの機能一覧 - The Hugin GUI
構築
ベイジアンネットワークとインフルエンス・ダイアグラム・モデル（Hugin Decision
Engine内のドメインとして知られています）を活用するHuginナレッジ・ベースの構築:
- ドメイン／ノードの作成／削除
- エッジの追加/消去
- ノードの状態のアクセス／変更
階層ベイジアンネットワークとインフルエンス・ダイアグラムの構築。階層モデルは他のモデルをサブモデルとして包含することができます。モデルのインタフェースは、入力ノードの集合と出力ノードの集合からなります。この機能は、継承のないオブジェクト指向のベイジアンネットワーク及びインフルエンス・ダイアグラムとみなすことができます。
ラベルづけ、ブーリアン、番号づけ、区間などのサブタイプを持つ離散確率（chance）・ノードと決定ノード。
1つ以上の効用ノード （付加的な混合効用関数の仮定）。
条件付きガウス分布した変数 （正確な推論）。
条件付き確率分布、条件付きガウス密度、効用関数の直接指定。
確率的関係と効用関数は、テーブル・ジェネレータを用いて、数学的・論理的記述で指定できます。
活用
テーブル・ジェネレータは下記をサポートします。
- 離散分布 (Binomial, Negative Binomial, Poisson, Geometric, NoisyOr, Distribution)
- 連続分布 (Normal, Beta, Gamma, Exponential, Weibull, Uniform)
- 論理演算子、条件演算子、比較演算子 (and, or, not, if-then-else, equals,
less than, greater than, not equals, less than or equals, greater than
or equals)
- 標準の数学演算子 (add, subtract, multiply, divide, power, negate, min,
max, log, exp, sqrt, log2, log10, sin, cos, tan, cosh, sinh, tanh, abs,
ceil, floor, mod)
- 表は一度生成されるだけでよいのですが、必要に応じて生成されます。それは個別のノードのための表を含みます。生成された表は、
ドメインのコンパイルをスピードアップするために、Hugin NetworkとHugin KBファイルの中にストアされます。
ベイジアン・ネットワークの構造と条件つき確率分布は、Learning Wizard（学習ウィザード）を用いてデータから推定することができます。.
Learning Wizardのサポート:
- データ獲得（ODBCを介したデータベース接続、Oracleデータベースとのインタフェース、及びプレーン・テキスト・ファイル）、
- データ前処理（例えば、状態（state）のリラベリングや連続変数の打ち切り）、
- ドメイン・エキスパート・ナレッジの指定（つまり、構造的制約）、
- PCアルゴリズムによる構造学習、
- データ中に見つかったリンクの相対強度の検出のためのデータ従属性スライダー、
- 条件付き確率分布のランダム生成（EM学習の一部のして使用）、
- EMアルゴリズムを使った条件つき確率分布の推定。
依存関係の統計的検定に基づいてケースのデータベースからベイジアン・ネットワークのグラフィカルな構造を学習するためのPCアルゴリズム。
グラフィカルな構造のレイアウトのためのアルゴリズム、たとえばデータから推定される構造。.
離散変数を持つベイジアン・ネットワークにおける条件付き確率分布の部分集合またはすべてのEM学習。学習のスピードアップと学習の方向付けのために重要な知識を指定できます（penalized-EM）。
ノード、ネットワーク・フラグメント、条件付き確率テーブルのためのカット・アンド・ペースト機能。
Hugin ネットワーク言語とHuginナレッジ・ベース・フォーマットのためのファイル・サポート。
ジャンクション・フォレスト（つまり、結合木の集合）へのドメインのコンパイル。クリークの結合木を構築するための様々なアルゴリズム：クリーク・サイズ、クリーク重み、フィルイン・サイズ、フィルイン重み、合計重み（最適）。コンパイルのログがドメインに関連づけられます。
条件付き確率分布、密度関数、効用関数は、結合木のコンパイルを新たに実行することなしに、変更・使用ができます。
ハード（インスタンス化）及びソフト（尤度）evidence（確定値）の挿入。
確定値はドメインがアンコンパイルされても、ドメインから消去されません。また、
確定値は、ドメインがコンパイルされないとき、入力されリトラクトされます。
Hugin推論エンジンは、 推論をスピードアップするためにCPUのキャッシュを活用します。
確定値のリトラクション。
クリークの決定木における確定値のプロパゲーション（伝播）
- 離散変数を持つノーマル及びファースト・リトラクション・モードでの合計及び最大プロパゲーション
- 条件付きガウス及び離散変数の混合によるノーマル・モードにおける合計プロパゲーション（正確な計算）
- 伝播された確定値の確率は、伝播の結果として利用可能（規格化定数）
離散ノードの確率（belief）及び条件付きガウス・ノードの密度の回収。
ノードのbeliefのさまざまな表示方法。たとえば、ウィンドウ・モニター、欄外リスト、条件付きガウス分布した変数の平均値及び分散、正確な分布の表示など。.
多重効用ノードと非忘却リンクの不足によるシーケンシャルな意思決定問題の解決。
デシジョン・ノードの期待効用値のさまざまな表示方法（モニター・ウィンドウまたはノードの一覧）。
欠損値を持つケースの生成 (MARとMCAR).
ゼロ圧縮。
近似。
結合木（クリーク・テーブルなし）とhkb-file内の結合木に入力されたbeliefの保存。.
リビジョン
条件付き確率分布の部分集合のシーケンシャルな学習（適応）。また、インフルエンス・ダイアグラムでも利用可能。条件付き確率テーブルのbeliefは、経験値を用いて指定でき、重要なナレッジのインパクトは、フェーディング係数によってだんだん減らすことができます。
アーク・リバーサル。
条件付き確率分布と効用関数の中身の配置換え。
解析
確定値伝播のファースト・リトラクションを用いて、可能な疑いを発見することが可能。
マニュアル
ノード及びドメインにおけるユーザ定義属性。.
ノード及びドメインにおけるユーザ・データ。
読み込み可能なネットワーク・ファイル形式。
Huginネットワーク言語とHuginナレッジベース・ファイル形式の両方でのズーム係数。
ノードのグルーピング。
ノードの名前、ラベル、位置、フォント、色、サイズの変更。
テーブルとネットワークの印刷とファイル出力。
HTMLコードの形式でのたくさんのヘルプ機能。
Hugin GUI はユーザの好みに応じてカスタマイズできます。
Hugin GUI は、Microsoft Windows platforms, Sun Solaris (sparc and x86),
Linux Red Hat.を含む広い範囲のプラットフォームで利用可能です。
|
Hugin Decision Engineの機能一覧 - HDE
構築
ベイジアンネットワーク、連鎖グラフ（Huginネットワーク・ファイル形式によってのみ利用可能）、インフルエンス・ダイアグラム・モデル（Hugin Decision Engine内のドメインとして知られています）の構築。
- ドメイン／ノードの作成／削除
- エッジの追加／消去
- ノードの状態のアクセス／変更
ラベルづけ、ブーリアン、番号づけ、区間などのサブタイプを持つ離散チャンス・ノードとデシジョン・ノード。
1つ以上のユーティリティ・ノード（付加的な混合効用関数の仮定）。
条件付きガウス分布した変数。
条件付き確率分布、条件付きガウス密度、効用関数の直接指定。
確率的関係と効用関数は、テーブル・ジェネレータを用いて、数学的・論理的記述で指定できます。
テーブル・ジェネレータのサポート
- 離散分布 (Binomial, Negative Binomial, Poisson, Geometric, NoisyOr, Distribution)
- 連続分布 (Normal, Beta, Gamma, Exponential, Weibull, Uniform)
- 論理演算子、条件演算子、比較演算子 (and, or, not, if-then-else, equals, less than, greater than, not equals, less than or equals, greater than or equals)
- 標準の数学演算子 (add, subtract, multiply, divide, power, negate, min,
max, log, exp, sqrt, log2, log10, sin, cos, tan, cosh, sinh, tanh, abs,
ceil, floor, mod).
- テーブルは一度生成されるだけでよいのですが、必要に応じて生成されます。
- 子テーブルを生成するときに使われる各区間の親ノードのさまざまな値は、アプリケーション・プログラミング・インタフェースを通して、Hugin
inference engineに指定できます。.
依存関係の統計的検定に基づいてケースのデータベースからベイジアン・ネットワークのグラフィカルな構造を学習するためのPCアルゴリズム。
構造の学習を実行する際のドメイン専門家知識の指定。
離散変数を持つベイジアン・ネットワークにおける条件つき確率分布の部分集合またはすべてのEM学習。学習のスピードアップと学習の方向付けのために重要な知識を指定できます（penalized-EM）。
Hugin ネットワーク言語とHuginナレッジ・ベース・フォーマットのためのファイル・サポート。
ジャンクション・フォレスト（つまり、結合木の集合）へのドメインのコンパイル。クリークの結合木を構築するための様々なアルゴリズム：クリーク・サイズ、クリーク重み、フィルイン・サイズ、フィルイン重み、合計重み（最適）。コンパイルのログがドメインに関連づけられます。
条件付き確率分布、密度関数、効用関数は、結合木のコンパイルを新たに実行することなしに、変更・使用ができます。
活用
ハード（インスタンス化）及びソフト（尤度）evidence（確定値）の挿入。
Hugin推論エンジンは、 推論をスピードアップするためにCPUのキャッシュを活用します。
確定値のリトラクション。.
定値はドメインがアンコンパイルされても、ドメインから消去されません。また、 確定値は、ドメインがコンパイルされないとき、入力されリトラクトされます。
クリークの決定木における確定値のプロパゲーション（伝播）
- 離散変数を持つノーマル及びファースト・リトラクション・モードでの合計及び最大プロパゲーション
- 条件付きガウス及び離散変数の混合によるノーマル・モードにおける合計プロパゲーション（正確な計算）
- 伝播された確定値の確率は、伝播の結果として利用可能（規格化定数）
離散変数の集合の結合確率分布、連続変数の結合密度及び混合の計算。
離散ノードの確率（belief）及び条件付きガウス・ノードの密度の回収。
多重効用ノードと非忘却リンクの不足によるシーケンシャルな意思決定問題の解決。
デシジョン・ノードの期待される効用値の回収。
ベイジアン・ネットワークまたはクリークの結合木を用いたサンプリング、離散及び条件付きガウスのサンプリング、及び条件付きガウスと離散変数の混合。変数の設定は、確定値による分布の決定によってサンプルされます。
確定値を持つノードの集合がインスタンス化されたノードの先祖の集合を形成する際のアンコンパイルされたベイジアン・ネットワークでのサンプリング。
ゼロ圧縮。.
近似。.
能率的な推論と初期化のサポートのためのメモリの節約。
マルチプロセッサ・システムでの確率推論のための並列処理。
結合木ナビゲーション。
結合木（クリーク・テーブルなし）とhkb-file内の結合木に入力されたbeliefの保存。.
リビジョン
条件付き確率分布の部分集合のシーケンシャルな学習（適応）。また、インフルエンス・ダイアグラムでも利用可能。条件付き確率テーブルのbeliefは、経験値を用いて指定でき、重要なナレッジのインパクトは、フェーディング係数によってだんだん減らすことができます。
アーク・リバーサル。
条件付き確率分布と効用関数の中身の配置換え。
解析
コンフリクト分析。.
確定値伝播のファースト・リトラクションを用いて、可能な疑いを発見すること可能。
感度分析の実装をサポートするための機能。
情報の価値分析の実装をサポートするための機能。
マニュアル
ノードとドメイン上のユーザ定義属性。
ノードとドメイン上のユーザ・データ。.
読み込み可能なネットワーク・ファイル形式。
ノードの名前、ラベル、位置、サイズの変更。
大規模なレファレンス・マニュアルの中にたくさんのヘルプ機能があります。
Hugin Decision Engine はi、 C API, C++ API, Java API 及びActiveX-serverによって利用可能です。.
Hugin Decision Engineは2つのバージョンが提供されています。: 単精度浮動小数点演算を用いたバージョンと倍精度浮動小数点演算を用いたバージョン。倍精度バージョンは、連続確率変数(より大きなスペースを要求)を持つ計算に役立つでしょう。単精度バージョンを使ってhkb形式に保存されたドメインは、Hugin
Decision Engineの倍精度バージョンでロードすることができます。,また逆も可能です。エラーの取り扱い:
Hugin Decision Engineの操作が失敗するといつでも、エラー・インジケータが返されます。したがって、どの処置を講ずるべきであるか決定することはアプリケーションによります。
|
|
