貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)及對(duì)無(wú)人機(jī)的決策支持
定 價(jià):42 元
- 作者:任佳,高曉光著
- 出版時(shí)間:2012/11/1
- ISBN:9787118083941
- 出 版 社:國(guó)防工業(yè)出版社
- 中圖法分類:V279
- 頁(yè)碼:152
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開(kāi)本:32開(kāi)
《貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)及對(duì)無(wú)人機(jī)的決策支持》共分3個(gè)部分。第一部分是BN理論基礎(chǔ),包括第1章和第2章。第1章介紹了UAV自主決策方法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,重點(diǎn)對(duì)BN理論研究進(jìn)展情況進(jìn)行了分析,提出解決不確定環(huán)境下UAV自主決策問(wèn)題涉及的關(guān)鍵問(wèn)題,并以此為基礎(chǔ)引申出《貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)及對(duì)無(wú)人機(jī)的決策支持》相關(guān)內(nèi)容。第2章介紹了靜態(tài)BN的概念,在此基礎(chǔ)上對(duì)DBN的概念、結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)方法、推理方法、參數(shù)學(xué)習(xí)方法和時(shí)變DBN發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行描述。第二部分主要介紹信息不完備小樣本離散動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)方法,包括第3章和第4章。第3章以小樣本觀測(cè)條件下參數(shù)學(xué)習(xí)為重點(diǎn),介紹了靜態(tài)BN參數(shù)學(xué)習(xí)算法、約束條件下靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)算法、前向遞歸參數(shù)學(xué)習(xí)機(jī)制和約束條件下動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)算法。第4章以數(shù)據(jù)缺失條件下參數(shù)學(xué)習(xí)為重點(diǎn),介紹了基于支持向量機(jī)的靜態(tài)BN和離散DBN參數(shù)學(xué)習(xí)算法。第三部分是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)及參數(shù)學(xué)習(xí)方法在UAV自主決策中的應(yīng)用,包括第5章和第6章。第5章主要以戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下UAV攻擊任務(wù)決策為主線,借鑒多模型建模機(jī)理完成時(shí)變環(huán)境感知模型構(gòu)建,總結(jié)出變結(jié)構(gòu)離散DBN推理模型的變化規(guī)律,在復(fù)雜戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的背景下對(duì)第3章介紹的參數(shù)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行應(yīng)用。第6章在突發(fā)移動(dòng)威脅的背景下,首先介紹了突發(fā)威脅狀態(tài)信息丟失時(shí)基于目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)的路徑重規(guī)劃決策模型。其次針對(duì)UAV在線路徑規(guī)劃問(wèn)題,介紹了變結(jié)構(gòu)離散DBN與模型預(yù)測(cè)控制算法相結(jié)合的路徑規(guī)劃方法,并對(duì)該方法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。
第1章 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與無(wú)人機(jī)自主決策
1.1無(wú)人機(jī)技術(shù)發(fā)展背景
1.2 自主決策方法國(guó)內(nèi)外研究發(fā)展現(xiàn)狀
1.2.1 無(wú)人機(jī)自主決策研究現(xiàn)狀
1.2.2 人工智能決策方法研究現(xiàn)狀
1.2.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀
1.3無(wú)人機(jī)自主決策關(guān)鍵問(wèn)題
1.4主要內(nèi)容研究背景與介紹
1.4.1 信息不完備小樣本離散動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)
1.4.2 數(shù)據(jù)缺失條件下網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)及UAV路徑規(guī)劃
1.4.3 基于參數(shù)學(xué)習(xí)的UAV攻擊任務(wù)決策
第2章 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)
2.1 靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論
2.1.1 靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概念
2.1.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)證據(jù)類型
2.2離散動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論
2.3 離散動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)
2.3.1 完備樣本數(shù)據(jù)集下的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)
2.3.2 觀測(cè)數(shù)據(jù)缺失下的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)
2.4離散動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理
2.5離散動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)
2.6時(shí)變動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
第3章 信息不完備小樣本條件下網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)
3.1靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)算法
3.1.1 最大似然估計(jì)參數(shù)學(xué)習(xí)
3.1.2 貝葉斯估計(jì)參數(shù)學(xué)習(xí)
3.1.3 EM參數(shù)學(xué)習(xí)
3.2約束條件下小樣本靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)
3.2.1 先驗(yàn)參數(shù)分布模型
3.2.2 約束條件下先驗(yàn)參數(shù)的確定方法
3.2.3 先驗(yàn)約束下靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)算法
3.2.4 算法性能分析
3.3離散DBN前向遞歸參數(shù)學(xué)習(xí)機(jī)制
3.4約束條件下小樣本離散DBN參數(shù)學(xué)習(xí)
3.4.1 約束遞歸學(xué)習(xí)算法
3.4.2 算法應(yīng)用分析
第4章 數(shù)據(jù)缺失條件下網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)
4.1數(shù)據(jù)缺失下基于支持向量機(jī)的參數(shù)學(xué)習(xí)
4.1.1 基于支持向量機(jī)回歸的缺失數(shù)據(jù)估計(jì)原理
4.1.2 基于支持向量機(jī)回歸的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)
4.1.3 數(shù)據(jù)缺失條件下靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)
4.1.4 數(shù)據(jù)缺失條件下動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)
4.2數(shù)據(jù)缺失下基于噪聲數(shù)據(jù)平滑的參數(shù)學(xué)習(xí)
4.2.1 算法思路
4.2.2 算法過(guò)程描述
4.2.3 算法應(yīng)用分析
第5章 基于參數(shù)學(xué)習(xí)的UAV自主攻擊任務(wù)決策
5.1戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境中無(wú)人機(jī)自主攻擊任務(wù)決策想定
5.1.1 研究背景
5.1.2 任務(wù)想定
5.2基于SVDDBN的自主攻擊任務(wù)決策模型
5.2.1 基于多模型的SVDDBN建模
5.2.2 無(wú)人機(jī)自主攻擊任務(wù)決策模型構(gòu)建
5.3變結(jié)構(gòu)離散動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理算法
5.4戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下UAV自主攻擊任務(wù)決策
5.4.1 經(jīng)驗(yàn)參數(shù)下自主攻擊任務(wù)決策仿真
5.4.2 基于離散DBN參數(shù)學(xué)習(xí)的自主攻擊任務(wù)決策仿真
第6章 數(shù)據(jù)缺失下基于參數(shù)學(xué)習(xí)的UAV路徑規(guī)劃
6.1任務(wù)想定
6.2連續(xù)動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)狀態(tài)估計(jì)
6.3 UAV路徑重規(guī)劃決策模型
6.4應(yīng)用與分析
6.5無(wú)人機(jī)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃描述
6.5.1 問(wèn)題來(lái)源
6.5.2 任務(wù)描述
6.6基于SVDDBN的威脅概率預(yù)測(cè)模型
6.7基于轉(zhuǎn)換量測(cè)卡爾曼濾波的狀態(tài)估計(jì)模型
6.7.1 機(jī)載雷達(dá)觀測(cè)數(shù)據(jù)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換誤差分析
6.7.2 機(jī)載雷達(dá)測(cè)量值坐標(biāo)轉(zhuǎn)換誤差協(xié)方差
6.7.3 轉(zhuǎn)換量測(cè)卡爾曼濾波缺失數(shù)據(jù)估計(jì)
6.8無(wú)人機(jī)飛行控制模型
6.9無(wú)人機(jī)路徑優(yōu)化
6.10應(yīng)用與分析
參考文獻(xiàn)