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  • 正版新书]离散动态贝叶斯网络推理及其应用(精)高晓光//陈海洋97
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    • 作者: 高晓光//陈海洋著 | 高晓光//陈海洋编 | 高晓光//陈海洋译 | 高晓光//陈海洋绘
    • 出版社: 国防工业音像出版社
    • 出版时间:2016-03-01
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    • 作者: 高晓光//陈海洋著| 高晓光//陈海洋编| 高晓光//陈海洋译| 高晓光//陈海洋绘
    • 出版社:国防工业音像出版社
    • 出版时间:2016-03-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2016-03-01
    • 字数:215千字
    • 页数:175
    • 开本:16开
    • ISBN:9787118101591
    • 版权提供:国防工业音像出版社
    • 作者:高晓光//陈海洋
    • 著:高晓光//陈海洋
    • 装帧:精装
    • 印次:1
    • 定价:79
    • ISBN:9787118101591
    • 出版社:国防工业
    • 开本:16开
    • 印刷时间:2016-03-01
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2016-03-01
    • 页数:175
    • 外部编号:涿仝东215034
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    章 机自主决策与贝叶斯网络
    1.1 机自主决策
    1.2 机自主决策中的几种人工智能方法对比
    1.3 贝叶斯网络的研究现状
    1.3.1 贝叶斯网络信息表达
    1.3.2 贝叶斯网络推理方法
    1.3.3 动态贝叶斯网络研究现状
    1.3.4 变结构动态贝叶斯网络研究现状
    第2章 贝叶斯网络及其推理
    2.1 贝叶斯网络基础
    2.1.1 节点及其取值
    2.1.2 结构
    2.1.3 参数
    2.2 贝叶斯网络的特
    2.2.1 条件独立
    2.2.2 有向分隔
    . 贝叶斯网络推理的基本类型
    2.4.单连通网络的推理
    2.4.1 单连通网络和多连通网络
    2.4.2 消息传播算法
    2.4.3 算例
    2.5 多连通网络的推理
    2.5.1 联接树算法基本流程
    2.5.2 算例
    2.5.3 算法分析
    2.6 不确定据的推理
    2.6.1 据类型
    2.6.2 虚拟节点
    2.6.3 消息传播算法中不确定据的推理
    2.6.4 联接树算法中不确定据的推理
    第3章 离散动态贝叶斯网络及其推理
    3.1 动态贝叶斯网络
    3.1.1 动态贝叶斯网络的定义及表示
    3.1.2 动态贝叶斯网络推理的基本任务
    3.2 前向后向算法
    3.2.1 算法描述
    3.2.2 算例
    3.3 改进的前向后向算法及复杂度分析
    3.3.1 算法描述
    3.3.2 复杂度分析
    3.3.3 算例
    3.4 快速前向后向算法
    3.4.1 算法描述
    3.4.2 复杂度分析
    3.5 基于双向计算因子的前向后向算法
    3.5.1 双向计算因子的定义
    3.5.2 算法描述
    3.5.3 复杂度分析
    3.5.4 算例
    3.6 接口算法
    3.6.1 接口算法描述
    3.6.2 复杂度分析
    3.7 离散动态贝叶斯网络的直接计算推理算法
    3.7.1 直接计算推理算法基础
    3.7.2 传统离散动态贝叶斯网络的数据结构
    3.7.3 算法描述
    3.7.4 复杂度分析
    3.7.5 算例
    3.8 离散模糊动态贝叶斯网络及其推理
    3.8.1 模糊分类
    3.8.2 算法描述
    3.8.3 复杂度分析
    3.8.4 算例
    第4章 离散动态贝叶斯网络的近似推理
    4.1 时间窗和时间窗宽度的基本概念
    4.2 基于时间窗的直接计算推理算法
    4.2.1 算法的基本思想
    4.2.2 算法描述
    4.. 复杂度分析
    4.3 基于时间窗的前向后向算法
    4.3.1 算法的基本思想
    4.3.2 算法描述
    4.3.3 复杂度分析
    4.4 基于时间窗的接口算法
    4.4.1 算法描述
    4.4.2 复杂度分析
    4.5 算例
    第5章 变结构动态贝叶斯网络的推理
    5.1 概述
    5.2 变结构动态贝叶斯网络的定义及其质
    5.2.1 变结构动态贝叶斯网络的定义
    5.2.2 变结构动态贝叶斯网络的质
    5.3 变结构离散动态贝叶斯网络推理算法
    5.3.1 算法描述
    5.3.2 复杂度分析
    5.4 变结构离散动态贝叶斯网络的快速推理算法
    5.4.1 算法描述
    5.4.2 复杂度分析
    5.5 变结构离散动态贝叶斯网络的递推推理算法
    5.5.1 算法的基本思想
    5.5.2 算法描述
    5.5.3 复杂度分析
    5.6 基于时间窗的变结构离散动态贝叶斯网络递推推理算法
    5.6.1 算法的基本思想
    5.6.2 算法描述
    5.6.3 复杂度分析
    5.7 数据缺失动态贝叶斯网络模型
    5.8 变结构离散动态贝叶斯网络参数的自适应产生算法
    5.9 基于模块化离散动态贝叶斯网络的空中飞机编队识别
    5.9.1 空中飞机编队的分类识别问题
    5.9.2 空中目标识别子网模型的引入
    5.9.3 识别飞机编队的变结构离散动态贝叶斯网络结构模型
    5.9.4 模型参数的设定
    5.9.5 实验
    第6章 离散动态贝叶斯网络缺失数据的修补
    6.1 基于数据修补的离散动态贝叶斯网络结构模型
    6.2 前向信息修补算法
    6.2.1 算法的基本思想
    6.2.2 算法描述
    6.3 改进的前向信息修补算法
    6.3.1 离散动态贝叶斯网络缺失数据的两种形式
    6.3.2 算法描述
    6.4 前向后向信息修补算法
    6.4.1 算法的基本思想
    6.4.2 算法描述
    6.5 混合信息修补算法
    6.5.1 算法的基本思想
    6.5.2 算法描述
    第7章 基于离散动态贝叶斯网络的机智决策
    7.1 机自主智能决策概述
    7.2 机自主威胁源分类识别
    7.2.1 问题描述
    7.2.2 威胁源分类识别问题中贝叶斯网络分类器的引入
    7.. 雷达侦察条件下的贝叶斯网络分类器
    7.2.4 基于离散动态贝叶斯网络的威胁源类型识别
    7.3 机自主作战下的威胁等级评估和编队内任务决策
    7.3.1 问题的提出
    7.3.2 威胁等级评估的离散动态贝叶斯网络
    7.3.3 编队内任务决策的离散动态贝叶斯网络
    7.3.4 算例
    7.4 机自主作战条件下的目标选择决策.
    7.4.1 基于变结构离散动态贝叶斯网络的目标选择决策
    7.4.2 基于变结构贝叶斯网络的目标选择决策实例
    参考文献
    后记

    陈海洋,陕西户县人,1967年生,博士。西安工程大学讲师、硕士生导师,长期从事人工智能、贝叶斯网络的理论与应用研究,参与三项有关贝叶斯网络智能决策方面的自然科学研究,在动态贝叶斯网络推理算法的研究上取得了一些原创的研究成果。先后主持和参与各类研究项目10项。出版教材2部、学术专著1部,发表20余篇,SCI/EI检索10余篇。 高晓光,辽宁鞍山人,1957年生,博士。西北工业大学教授、博士生导师,示范型国际科技合作基地“飞行器综合体效能分析国际科技合作基地”主任、 重点实验室“空天信息感知与光电控制”实验室主任。中国指挥与控制学会常务理事。长期从事贝叶斯网络、飞行器智能决策系统和效能评估技术研究,主持并完成自然科学、装备预研等项目20余项。获省部级科技进步奖6项。出版学术专著3部,在国内外重要期刊和学术会议上发表150余篇,SCI/EI检索100余篇。

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