动态贝叶斯网络推理学习理论及应用-西安交通大学图书馆

动态贝叶斯网络推理学习理论及应用

发布日期:2008-03-26 浏览次

[内容提要]
动态贝叶斯网络理论是贝叶斯网络理论的延拓，研究内容涉及推理和学习两大方面，该理论在人工智能、机器学习、自动控制领域得到越来越广泛的应用。本书首先从静态网络的模型表达、推理及学习入手，进而针对动态贝叶斯网络推理算法、平稳系统动态贝叶斯网络结构学习模型设计、非平稳系统动态网络变结构学习模型设计、基于概率模型进化优化动态贝叶斯网络结构寻优算法、进化优化与动态贝叶斯网络混和优化等方面进行了讨论，最终将推理及结构学习理论用于无人机路径规划、自主控制等方面。本书有助于工程技术人员和科学研究工作者熟悉这种新的理论体系，也可作为高校信息处理类及相关专业师生的教学参考用书。
【目录】
第1章　图模型与贝叶斯网络
第2章　静态贝叶斯网络
第3章　动态贝叶斯网络基础
第4章　动态贝叶斯网络推理
第5章　动态贝叶斯网络结构学习算法
第6章　动态贝叶斯网络结构学习模型
第7章　基于动态贝叶斯网络的路径规划
第8章　基于动态贝叶斯网络的自主控制
第9章　无人机自主控制应用研究

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