貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在智能信息處理中的應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是人工智能中處理不確定性問(wèn)題的建模與分析工具，其歷史雖僅有十幾年，但相關(guān)理論發(fā)展迅速，在諸多領(lǐng)域的應(yīng)用中成績(jī)斐然。本書介紹了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論及應(yīng)用，并收入了作者發(fā)表的多篇論文。全書共分為兩大部分11章?！　〉谝徊糠职ǖ?章至第5章。第1章概述了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)生與發(fā)展，基本操作及表達(dá)。第2章為本書的靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)部分?！　〉?章至第5章是靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)理論在多媒體檢索中的應(yīng)用部分?！　〉诙糠质莿?dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論及應(yīng)用部分，包括第6章至11章。第6章由淺人深引出動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本概念及研究方向。第7章在第6章基礎(chǔ)上，詳細(xì)討論了三類動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理。第8章從靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)度量機(jī)制人手，討論并推導(dǎo)出動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)用于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)度量的貝葉斯信息度量及貝葉斯狄里克萊度量機(jī)制。第9章刻畫了基于貝葉斯狄里克萊度量體制的平穩(wěn)動(dòng)態(tài)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)。第10章在動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理及結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)上，將其用于自主優(yōu)化及動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘。第11章討論了無(wú)人機(jī)路徑規(guī)劃及基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的智能自主應(yīng)用。最后在本書的附錄中，給出了與動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)度量相關(guān)定理、性質(zhì)的證明，為讀者進(jìn)一步研究和學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)提供參考?！　　敦惾~斯網(wǎng)絡(luò)在智能信息處理中的應(yīng)用》內(nèi)容新穎，選材廣泛，突出實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用，適用于從事智能信息處理與優(yōu)化研究工作的工程技術(shù)人員及研究生閱讀、參考，也可作為高等院校有關(guān)專業(yè)的教學(xué)參考書。

書籍目錄

第1章圖模型與貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 1.1圖模型簡(jiǎn)介 1.2貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 1.3靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)理論及應(yīng)用 1.3.1靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ) 1.3.2靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究 1.4動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)理論及應(yīng)用 1.4.1動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ) 1.4.2動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究 第2章靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 2.1靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)表達(dá) 2.2靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)的推理 第3章貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與立體目標(biāo)檢索 3.1立體目標(biāo)檢索概述 3.2基于形狀的目標(biāo)檢索的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 3.3立體目標(biāo)檢索的基本步驟 3.4基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的光場(chǎng)描述符 3.4.1相聯(lián)系的工作概述 3.4.2三維目標(biāo)混合描述符框架構(gòu)建 3.4.3三維目標(biāo)混合描述符特征提取 3.5目標(biāo)距離度量 3.5.1顏色描述符距離度量 3.5.2形狀描述符距離度量 3.6檢索系統(tǒng)性能實(shí)驗(yàn)分析 第4章基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和反饋學(xué)習(xí)的三維檢索 4.1引言 4.2基于分類器學(xué)習(xí)的檢索算法 4.3單特征檢索實(shí)驗(yàn)分析 4.4基于多特征相關(guān)反饋的三維對(duì)象檢索方法 4.4.1算法描述 4.4.2具體實(shí)施方式 4.4.3檢索實(shí)驗(yàn) 第5章三維對(duì)象檢索的新領(lǐng)域與新方法 5.1動(dòng)態(tài)立體場(chǎng)景檢索概述 5.2動(dòng)態(tài)立體場(chǎng)景檢索的研究現(xiàn)狀 5.2.1基礎(chǔ)環(huán)節(jié)研究現(xiàn)狀 5.2.2立體場(chǎng)景檢索現(xiàn)狀 5.3動(dòng)態(tài)立體場(chǎng)景檢索研究?jī)?nèi)容及方法 5.3.1研究?jī)?nèi)容 5.3.2研究方法 5.4圖模型在多視角視頻檢索中的應(yīng)用 5.4.1多視角立體視頻概述 5.4.2多視角動(dòng)態(tài)視頻基于圖模型的研究 5.5圖模型在CADqI={的應(yīng)用 5.5.1CAD檢索系統(tǒng) 5.5.2CAD檢索系統(tǒng)的研究?jī)?nèi)容 第6章動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 6.1動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 6.2動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究 6.2.1動(dòng)態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)分析與挖掘 6.2.2無(wú)人機(jī)的態(tài)勢(shì)感知與路徑規(guī)劃 6.2.3進(jìn)化算法與動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)混合優(yōu)化 6.3從靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)到動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò) 6.3.1概述 6.3.2推導(dǎo) 6.3.3動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)表達(dá) 6.4動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研究?jī)?nèi)容 6.4.1動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理 6.4.2動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí) 6.5動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論 6.5.1序列信息處理 6.5.2優(yōu)化技術(shù) 第7章動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理 7.1隱變量離散動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)推理 7.1.1模型數(shù)學(xué)描述 7.1.2隱馬爾可夫的研究?jī)?nèi)容 7.1.3一般離散動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)和隱馬爾可夫關(guān)系 7.2隱變量連續(xù)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)推理 7.2.1模型數(shù)學(xué)描述 7.2.2卡爾曼濾波圖模型推理 7.3混合隱狀態(tài)動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 7.3.1模型數(shù)學(xué)描述 7.3.2混合動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理 第8章動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法 8.1動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)度量體制 8.1.1概述 8.1.2動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的貝葉斯信息度量 8.1.3動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)BD度量 8.2構(gòu)建動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)尋優(yōu)算法 第9章動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模型 9.1平穩(wěn)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì) 9.1.1模型設(shè)計(jì) 9.1.2仿真試驗(yàn) 9.2變結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì) 9.2.1模糊自適應(yīng)雙尺度 9.2.2動(dòng)態(tài)系統(tǒng)非平穩(wěn)程度和平穩(wěn)性的測(cè)量 第10章基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的自主控制 10.1概述 10.2快速構(gòu)建決策網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方法 10.2.1鏈形決策網(wǎng)絡(luò)模型的建立 10.2.2決策網(wǎng)絡(luò)樹形模型結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法 10.2.3一般決策網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法 10.3進(jìn)化算法與動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)混合優(yōu)化 10.3.1算法基本思想 10.3.2轉(zhuǎn)移網(wǎng)絡(luò)作用 10.3.3混合優(yōu)化自主控制算法描述 10.3.4混合優(yōu)化自主控制算法軟件實(shí)現(xiàn) 第11章無(wú)人機(jī)自主控制應(yīng)用研究 11.1基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的路徑規(guī)劃 11.1.1無(wú)人機(jī)平面靜態(tài)路徑規(guī)劃 11.1.2無(wú)人機(jī)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃 11.2無(wú)人機(jī)自主路徑規(guī)劃實(shí)例 11.2.1基于混合優(yōu)化的無(wú)人機(jī)路徑重規(guī)劃 11.2.2無(wú)人機(jī)攻擊多目標(biāo)路徑規(guī)劃 附錄貝葉斯網(wǎng)絡(luò)局部結(jié)構(gòu)度量數(shù)學(xué)基礎(chǔ) A.1鏈形模型局部結(jié)構(gòu)度量 A.2樹形模型局部結(jié)構(gòu)度量 A.3局部貝葉斯網(wǎng)絡(luò)度量 參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：   插圖：   區(qū)別于以往的多媒體數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)立體場(chǎng)景具有許多特有的屬性，從而也引發(fā)了相應(yīng)的多項(xiàng)技術(shù)需求。例如，不同于圖像及視頻信息，動(dòng)態(tài)立體場(chǎng)景在同一時(shí)刻包含了場(chǎng)景多個(gè)視角的豐富信息，從而涉及更多的層次內(nèi)容及時(shí)空關(guān)聯(lián)，結(jié)果導(dǎo)致這種多視角、高逼真度的多媒體資源不僅建模成本十分高昂，且建模周期長(zhǎng)，在此情況下，如何對(duì)已有的動(dòng)態(tài)立體場(chǎng)景進(jìn)行復(fù)用以節(jié)省成本，已經(jīng)成為眾多研究者共同關(guān)注的問(wèn)題；又如，動(dòng)態(tài)立體場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)性不僅體現(xiàn)在單視角的動(dòng)態(tài)畫面變化層面，更加體現(xiàn)在相互關(guān)聯(lián)的多視角信息動(dòng)態(tài)鏈接、空間及時(shí)序邏輯變化等方面，故動(dòng)態(tài)立體場(chǎng)景的高動(dòng)態(tài)性是其區(qū)別于視頻等二維信息的典型特征。在此高動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)情況下，如何有效地對(duì)關(guān)鍵立體場(chǎng)景進(jìn)行分析，如何準(zhǔn)確地對(duì)興趣立體場(chǎng)景進(jìn)行捕獲等問(wèn)題，也是擺在相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜颐媲暗碾y題；此外，三維模型數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)量已相當(dāng)可觀，而動(dòng)態(tài)立體場(chǎng)景不僅包含更多的三維目標(biāo)及豐富背景，并伴有場(chǎng)景的連續(xù)變化，其存儲(chǔ)量將更加巨大，在此大規(guī)模數(shù)據(jù)構(gòu)成的海量數(shù)據(jù)庫(kù)情況下，如何進(jìn)行信息資源的有效處理也已經(jīng)成為多媒體信息處理領(lǐng)域的典型難題。由上司見，諸多相關(guān)領(lǐng)域的共性需求已經(jīng)對(duì)多視角、高動(dòng)態(tài)、大規(guī)模動(dòng)態(tài)立體場(chǎng)景數(shù)據(jù)的高效檢索提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，亟需結(jié)合動(dòng)態(tài)立體場(chǎng)景的特點(diǎn)開展其檢索研究，以滿足當(dāng)前生產(chǎn)生活相關(guān)領(lǐng)域的需要。 動(dòng)態(tài)立體場(chǎng)景可以應(yīng)用多攝像序列進(jìn)行表示，從而涉及一系列具有極強(qiáng)的研究?jī)r(jià)值和實(shí)用價(jià)值的科學(xué)f可題。如動(dòng)態(tài)立體場(chǎng)景的多攝像序列之間存在著大量的信息冗余和空間相關(guān)性，而不同動(dòng)態(tài)立體場(chǎng)景的視角選取又不盡相同，這就造成了對(duì)應(yīng)各個(gè)動(dòng)態(tài)立體場(chǎng)景各組攝像序列之間的異構(gòu)性。因此，如何建立不同數(shù)據(jù)類型、不同數(shù)據(jù)采樣獲得的動(dòng)態(tài)立體場(chǎng)景，建立統(tǒng)一的場(chǎng)景特征表達(dá)方法，充分挖掘各攝像序列之間的相關(guān)性，解決各數(shù)據(jù)采樣環(huán)境的異構(gòu)性，定義動(dòng)態(tài)立體場(chǎng)景的相似度，以及方便實(shí)用的查詢方式等問(wèn)題，都是非常值得研究的。 為了滿足當(dāng)前生產(chǎn)生活對(duì)于動(dòng)態(tài)立體場(chǎng)景檢索的需求，解決所面臨的科學(xué)問(wèn)題，筆者提出了基于圖模型的動(dòng)態(tài)立體場(chǎng)景檢索研究，這個(gè)方向擬研究的主要問(wèn)題是：在多視角密集情況下，分析并合理利用多攝像序列之間的關(guān)系，探索有效的圖模型動(dòng)態(tài)立體場(chǎng)景特征提取方法，研究動(dòng)態(tài)立體場(chǎng)景間基于圖模型的相似性度量機(jī)制，實(shí)現(xiàn)基于內(nèi)容的高效檢索系統(tǒng)。

編輯推薦

《貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在智能信息處理中的應(yīng)用》全面系統(tǒng)地介紹了動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)理論，重點(diǎn)介紹了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及其動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的經(jīng)典應(yīng)用和國(guó)內(nèi)外的新發(fā)展。

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