L'API Java Bayesian Network la plus performante disponible?

Question

Je suis en train de planifier la mise en place d'une solution de réseau bayésien pour l'inférence de probabilités de résultats à partir de réseaux de nœuds connus, dans une application Java. J'ai cherché sur le web pour que les API Java sont disponibles, et ont rencontré un certain nombre d'entre eux - jSMILE, AgenaRisk, JavaBayes, netica-J, Jayes, WEKA, etc.

Maintenant, je (?) J'ai du mal à trouver une bonne comparaison/comparer toutes ces API en termes de performance, d'utilisabilité et de prix pour les applications commerciales, pour savoir lequel est le meilleur choix. Je l'ai testé sur l'API AgenaRisk, qui répondait à mes besoins mais avant de vous engager à ce produit ce serait génial d'entendre si quelqu'un a une connaissance de:

1. variation des performances entre les différentes API (ou est-il négligeable? c'est-à-dire qu'ils reposent tous sur des calculs bayésiens fondamentaux identiques?)
2. des alternatives robustes et gratuites à AgenaRisk?
3. est-ce important si l'une de ces solutions semble ne plus être supportée/repose sur une très ancienne version de Java (par exemple JavaBayes est sur Java 1.1 je crois)?
4. (Points bonus) sont des réseaux bayésiens et Bayesian Network Classifications une seule et même chose? Comme par exemple, WEKA se présente comme fournisseur de ce dernier.
5. Liste item

Le last post ici à la recherche d'une bonne solution était de 2012, alors je me demande si quelqu'un recommande de nouvelles solutions qui ont emmerged ou si elle est encore un bon pari pour travailler avec les .

Merci!

Answer 1

Eh bien pour toute personne qui vient à travers cela et se intéresse:

1. Sera moi-même cette Figuring bientôt et mettra à jour cette (Si j'oublie me pousser du coude). Jaynes semble faire tout ce que fait AgenaRisk si vous créez simplement un graphique et que vous voulez en extraire quelques croyances, sans l'interface graphique. Aussi, il semble que vous pouvez choisir quel algorithme utiliser, ce que je n'ai pas vu avec AgenaRisk.
2. Je vais en tenir à des solutions actuelles pour être sûr
3. ... oui, ils sont