bnet Cancer { // Propiedades de la red. title="Red bayesiana para el diagnostico de cancer metastasico"; comment="Es el ejemplo mas famoso de red bayesiana"; author="Greg Cooper"; whochanged="Equipo Proyecto Elvira"; whenchanged="22/04/98"; // Por defecto, locked=false; // Por defecto, version=1.0; default node states=(ausente presente); // en vez de ``(absent present)" // Nodos node Cancer { // Por defecto, pertenece a la clase finite-states. title="Cancer metastasico"; comment="Indica si se da la enfermedad o no"; // Por defecto, states=(ausente presente) } node Calcio { title="Elevacion del calcio serico"; states=(normal elevado); } node Tumor { title="Tumor cerebral"; states = (presente ausente); } node Coma; // [Por defecto, ``title" es el mismo que ``identifier".]} node Jaquecas; // Enlaces link Cancer Calcio; // Por defecto, es un enlace dirigido. link Cancer Tumor; link Calcio Coma; link Tumor Coma; link Tumor Jaquecas; // Relaciones relation Cancer { // ``Cancer" {\it indica cuales son los nodos que intervienen.} comment = "Prevalencia del cancer metastasico"; // Por defecto, la relacion esta activa. // Por defecto, es una probabilidad condicionada. // No hace falta decir que la representacion es una tabla: ya se ve. values=table (0.2 0.8); } relation Calcio Cancer { values=table ([elevado,presente]=0.8, [elevado,ausente]=0.2, [normal,presente]=0.2, [normal,ausente]=0.8); } relation Tumor Cancer { values=table ([0,presente]=0.2, [0,ausente]=0.05, [1,presente]=0.8, [1,ausente]=0.95); } relation Coma Calcio Tumor { comment="Tanto la elevacion del calcio serico como el tumor cerebral pueden producir coma"; values=tree ( case Coma{ presente=case Calcio{ elevado=0.8; normal=case Tumor{ presente=0.8; ausente=0.05; } } ausente=case Calcio{ elevado=0.2; normal=case Tumor{ presente=0.2; ausente=0.95; } } } ); } relation Jaquecas Tumor { values=table (0.8, 0.6,0.2,0.4); } } // Fin de la red.