動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理學(xué)習(xí)理論及應(yīng)用

內(nèi)容概要

動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論的延拓，研究?jī)?nèi)容涉及推理和學(xué)習(xí)兩大方面，該理論在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、自動(dòng)控制領(lǐng)域得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。本書(shū)首先從靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)的模型表達(dá)、推理及學(xué)習(xí)入手，進(jìn)而針對(duì)動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理算法、平穩(wěn)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)、非平穩(wěn)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)變結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)、基于概率模型進(jìn)化優(yōu)化動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)尋優(yōu)算法、進(jìn)化優(yōu)化與動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)混和優(yōu)化等方面進(jìn)行了討論，最終將推理及結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)理論用于無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃、自主控制等方面。    本書(shū)有助于工程技術(shù)人員和科學(xué)研究工作者熟悉這種新的理論體系，也可作為高校信息處理類(lèi)及相關(guān)專業(yè)師生的教學(xué)參考用書(shū)。

作者簡(jiǎn)介

肖秦琨，1974年生于湖北武漢，博士。1996年本科畢業(yè)于陜西工業(yè)學(xué)院，2003年于西安建筑科技大學(xué)獲工學(xué)碩士學(xué)位。2007年4月畢業(yè)于西北工業(yè)大學(xué)系統(tǒng)工程專業(yè)獲工學(xué)博士學(xué)位?，F(xiàn)為清華大學(xué)自動(dòng)化系博士后，西安工業(yè)大學(xué)教師。自2000年以來(lái)，一直從事智能信息處理、進(jìn)化優(yōu)化、模式

書(shū)籍目錄

第1章　圖模型與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)  1.1　圖模型簡(jiǎn)介  1.2　動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)  1.3　動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究    1.3.1　動(dòng)態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)分析與挖掘    1.3.2　無(wú)人機(jī)的態(tài)勢(shì)感知與路徑規(guī)劃    1.3.3　進(jìn)化算法與動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)混合優(yōu)化第2章　靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)  2.1　靜態(tài)貝葉斯置信網(wǎng)絡(luò)  2.2　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)與應(yīng)用范圍  2.3　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研究?jī)?nèi)容    2.3.1　計(jì)算復(fù)雜性    2.3.2  網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定問(wèn)題    2.3.3  已知結(jié)構(gòu)的參數(shù)確定問(wèn)題    2.3.4　在給定結(jié)構(gòu)上的概率計(jì)算    2.3.5  貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理算法第3章　動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)  3.1　從靜態(tài)網(wǎng)到動(dòng)態(tài)網(wǎng)    3.1.1  概述    3.1.2　推導(dǎo)    3.1.3　動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)表達(dá)  3.2　動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研究?jī)?nèi)容    3.2.1　動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理    3.2.2　動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)第4章　動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理  4.1　隱變量離散動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)推理    4.1.1　模型數(shù)學(xué)描述    4.1.2　隱馬爾科夫的研究?jī)?nèi)容    4.1.3　隱馬爾科夫推理學(xué)習(xí)仿真    4.1.4　隱馬爾科夫其他拓?fù)湫问?   4.1.5　一般離散動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)和隱馬爾科夫關(guān)系  4.2　動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理算法性能分析    4.2.1　動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化隱馬爾科夫仿真    4.2.2  離散動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)推理算法比較仿真    4.2.3　連續(xù)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)推理比較仿真  4.3　模糊推理與隱馬爾科夫結(jié)合炮火校射    4.3.1　概述    4.3.2　模糊動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境感知框架  4.4　隱變量連續(xù)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)推理    4.4.1　模型數(shù)學(xué)描述    4.4.2　卡爾曼濾波圖模型推理  4.5　混合隱狀態(tài)動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)    4.5.1　模型數(shù)學(xué)描述    4.5.2　混合動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理    4.5.3　混合動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)第5章　動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法第6章　動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模型第7章　基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的路徑規(guī)劃第8章　基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的自主控制第9章　無(wú)人機(jī)自主控制應(yīng)用研究附錄　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)局部結(jié)構(gòu)度量學(xué)基礎(chǔ)參考文獻(xiàn)

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