-
شماره ركورد
23080
-
پديد آورنده
ميثم آهنگران
-
عنوان
كشف سببيت احتمالاتي در يك فرايند طبيعي به وسيله مدل گرافي احتمالاتي زمان دار
-
مقطع تحصيلي
دكتري
-
رشته تحصيلي
هوش مصنوعي
-
سال تحصيل
1391
-
تاريخ دفاع
1399/9/5
-
استاد راهنما
دكتر محمدرضا جاهد مطلق
-
استاد مشاور
دكتر بهروز مينايي بيدگلي
-
دانشكده
كامپيوتر
-
چكيده
كشف سببيت و بررسي روابط سببي احتمالاتي يكي از موضوعات اساسي در تحليل پديدههاي طبيعي در دنياي واقع است. در بسياري از پديدههاي طبيعي از جمله كاربردهاي باليني ما با مجموعه دادههاي دنبالهاي و زماندار سر و كار داريم كه شبكه بيزي استاندارد قادر به تحليل اين گونه دادهها نيست، اما شبكه بيزي پويا كه نسخه تعميم يافته زماندار شبكه بيزي است، قادر به تحليل روابط سببي احتمالاتي ميان متغيرها در برشهاي زماني پشت سر هم است. الگوريتمهاي كشف سببيت كه در دادههاي دنبالهاي مورد استفاده قرار ميگيرند صرفاً با استفاده از روشهاي آماري و احتمالاتي به تحليل سببيت ميپردازند و تنها از معيارهاي احتمالاتي براي ارزيابي ميزان قطعيت روابط سببي استفاده مينمايند. در اين رساله ما يك مدلي جديد براي تحليل سببيت احتمالاتي در دادههاي دنبالهاي يك پديدههاي طبيعي ارائه نموديم كه از مفاهيم نظريه اطّلاعات براي بررسي قطعيت روابط سببي استفاده مينمايد. در مدل پيشنهادي، براي كشف روابط سببي ميان متغيرها، تابع توزيع احتمال شرطي تمام زوج متغيرها براساس ميزان تغييرات متغيرها در برشهاي زماني متوالي تخمين زده ميشود و سپس ميزان قطعيت هر يك از توابع توزيع با استفاده از معيار آنتروپي تعيين گرديده و در نهايت مجموعه روابط سببي استخراج شده با استفاده از ساختار گراف سببي نمايش داده ميشود. در مرحله بعد مجموعهاي از روابط سببي دنبالهاي به صورت زنجيرههاي سببي احتمالاتي، از روي گراف سببي توليد شده در مرحله قبل، به وسيله يك الگوريتم حريصانه جديد توليد ميشود، كه الگوريتم حريصانه پيشنهادي داراي زمان اجراي چند جملهاي بر حسب تعداد گرههاي گراف سببي است. نتايج پيادهسازي مدل پيشنهادي روي مجموعه دادههاي دنبالهاي بيماري عصبي مزمن ALS نشان ميدهد كه الگوريتم پيشنهادي با دقت خوبي قادر به پيشبيني روند تشديد اين بيماري روي بيماران مورد نظر است. نتايج مقايسه مدل پيشنهادي با الگوريتمهاي درخت بيزي، جنگل تصادفي، رگرسيون بردار پشتيبان، رگرسيون خطي و رگرسيون چند متغيره نشان ميدهد كه الگوريتم پيشنهادي قابل رقابت با الگوريتمهاي مشابه است و در برخي موارد دقت آن از الگوريتمهاي ديگر بالاتر است.
-
تاريخ ورود اطلاعات
1399/11/01
-
عنوان به انگليسي
Probabilistic Causal Discovery in a Natural Phenomenon by Temporal Probabilistic Graphical Model
-
تاريخ بهره برداري
11/29/2020 12:00:00 AM
-
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
ميثم اهنگران
-
چكيده به لاتين
Causal discovery and analyzing causal relationships is one of the major issues in study of a natural phenomenon in real world. In many of natural phenomena such as biomedical applications we deal with temporal and sequential dataset, which Bayesian Networks (BNs) are not able to analyze such data, but the temporal extension of BNs called Dynamic Bayesian network (DBN) can analyze causal relationships between variables in consecutive time points. Causal discovery algorithms which are used in sequential data, only use probabilistic and statistical measures to assess the certainty of causal relationships. In this thesis, we introduce a novel model for causal analysis in the sequential data of a natural phenomenon, which use information theory concepts for analyzing certainty of causal relationships. In this method, Conditional Probability Distribution (CPD) of all pairs of variables is estimated based on variables changes in consecutive time points, in order to discover causal relationships between variables, then the certainty of all CPDs is determined on the basis of entropy criteria. Finally, the set of all extracted causal relationships is demonstrated by a causal graph. At the next step, a set of probabilistic causal chains of the corresponding causal graph are constructed by a novel greedy heuristic, which the proposed greedy algorithm has polynomial running time on the number of graph nodes. The proposed model was applied on the temporal data set of Pooled Resource Open-Access Clinical Trials (PRO-ACT) related to Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) disease, in order to predict the ALS progression rate of such patients. The results indicated that the proposed method could predict the future trend of ALS disease with high precision in ALS patients. The results of comparison with Bayesian tree, random forest, support vector regression, linear regression, and multivariate regression show that the proposed algorithm can compete with similar methods and in some cases outperforms other algorithms.
-
كليدواژه هاي فارسي
آنتروپي , داده هاي دنباله اي , پيش بيني , گراف سببي احتمالاتي , بيماري ALS
-
كليدواژه هاي لاتين
Entropy , Sequential Data , Prediction , Probabilistic Causal Graph , ALS Disease
-
لينک به اين مدرک :