Resumen: Este documento explora la inferencia de creencias en las redes de credales utilizando la teoría Dempster-Shafer. Al construir sobre trabajos anteriores, proponemos un marco novedoso para propagar la incertidumbre a través de una subclase de redes credales, a saber. El enfoque propuesto produce eficientemente intervalos conservadores a través de las funciones de creencias y plausibilidad, combinando la velocidad computacional con una sólida representación de incertidumbre. Las contribuciones clave incluyen formalizar métodos de inferencia basados en creencias y comparar la inferencia basada en creencias con el análisis de sensibilidad clásica. Los resultados numéricos resaltan las ventajas y limitaciones de aplicar la inferencia de creencias dentro de este marco, proporcionando información sobre su utilidad práctica para las cadenas y para las redes de crédito en general.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 10 de julio de 2025.
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