period of time, it is also importan

period of time, it is also important to model how the world changes during that time.
More generally, it is important to be able to represent and reason about changes over
time explicitly when performing such tasks as diagnosis, monitoring, prediction and
decision making/planning.
In this section we introduce a generalization of Bayesian networks, called dynamic
Bayesian networks (DBNs),4 that explicitly model change over time. In the
following section we will extend these DBNs with decision and utility nodes, to
give dynamic decision networks, which are a general model for sequential decisionmaking or planning under uncertainty.
4.5.1 Nodes, structure and CPTs
Suppose that the domain consists of a see of n random variableseach of which is represented by a node in a Bayesian network. When constructing a
DBN for modeling changes over time, we include one node for each Xi for each time
step. If the current time step is represented by t, the previous time step by t

Kết quả (Việt) 1:

thời gian của thời gian, nó cũng là quan trọng để mô hình như thế nào trên thế giới thay đổi trong thời gian đó.Nói chung, nó là quan trọng để có thể đại diện cho và lý do về những thay đổi trongthời gian một cách rõ ràng khi thực hiện các nhiệm vụ như chẩn đoán, giám sát, dự đoán vàquyết định làm/kế hoạch.Trong phần này chúng tôi giới thiệu một tổng quát của mạng Bayes, gọi là năng độngMạng Bayes (DBNs), 4 đó rõ ràng mô hình thay đổi theo thời gian. Trong cácsau phần chúng tôi sẽ mở rộng các DBNs với các quyết định và các nút Tiện ích, đếncung cấp cho động quyết định mạng, đó là một mô hình chung cho tuần tự decisionmaking hoặc lập kế hoạch dưới sự không chắc chắn.4.5.1 Node, cấu trúc và CPTGiả sử rằng tên miền bao gồm của một xem n variableseach ngẫu nhiên trong đó được đại diện bởi một nút ở một mạng Bayes. Khi xây dựng mộtDBN cho mô hình thay đổi theo thời gian, chúng tôi bao gồm một nút cho mỗi Xi cho mỗi lầnbước. Nếu bước thời gian hiện tại được đại diện bởi t, bước thời gian trước bởi t