图书介绍
贝叶斯网络在智能信息处理中的应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 肖秦琨 著
- 出版社：
- ISBN：
- 出版时间：2012
- 标注页数：0页
- 文件大小：91MB
- 文件页数：309页
- 主题词：
PDF下载
下载说明
贝叶斯网络在智能信息处理中的应用PDF格式电子书版下载
下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台）。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用！后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载！
（文件页数 要大于 标注页数，上中下等多册电子书除外）
注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具
图书目录
第1章 图模型与贝叶斯网络1
1.1 图模型简介1
1.2 贝叶斯网络3
1.3 静态网络理论及应用5
1.3.1 静态网络理论基础5
1.3.2 静态网络应用研究8
1.4 动态网络理论及应用9
1.4.1 动态网络理论基础9
1.4.2 动态网络应用研究11
第2章 静态贝叶斯网络14
2.1 静态贝叶斯网络表达14
2.2 静态网络的推理17
第3章 贝叶斯网络与立体目标检索24
3.1 立体目标检索概述24
3.2 基于形状的目标检索的国内外研究现状25
3.3 立体目标检索的基本步骤26
3.4 基于贝叶斯网络的光场描述符28
3.4.1 相联系的工作概述29
3.4.2 三维目标混合描述符框架构建31
3.4.3 三维目标混合描述符特征提取32
3.5 目标距离度量38
3.5.1 颜色描述符距离度量38
3.5.2 形状描述符距离度量39
3.6 检索系统性能实验分析42
第4章 基于贝叶斯网络和反馈学习的三维检索49
4.1 引言49
4.2 基于分类器学习的检索算法50
4.3 单特征检索实验分析54
4.4 基于多特征相关反馈的三维对象检索方法61
4.4.1 算法描述63
4.4.2 具体实施方式64
4.4.3 检索实验68
第5章 三维对象检索的新领域与新方法75
5.1 动态立体场景检索概述75
5.2 动态立体场景检索的研究现状77
5.2.1 基础环节研究现状78
5.2.2 立体场景检索现状81
5.3 动态立体场景检索研究内容及方法82
5.3.1 研究内容82
5.3.2 研究方法84
5.4 图模型在多视角视频检索中的应用93
5.4.1 多视角立体视频概述93
5.4.2 多视角动态视频基于图模型的研究95
5.5 图模型在CAD中的应用101
5.5.1 CAD检索系统101
5.5.2 CAD检索系统的研究内容105
第6章 动态贝叶斯网络基础109
6.1 动态贝叶斯网络109
6.2 动态贝叶斯网络应用研究111
6.2.1 动态时序数据分析与挖掘111
6.2.2 无人机的态势感知与路径规划112
6.2.3 进化算法与动态贝叶斯网络混合优化113
6.3 从静态网络到动态网络114
6.3.1 概述114
6.3.2 推导115
6.3.3 动态贝叶斯网络表达117
6.4 动态贝叶斯网络的研究内容121
6.4.1 动态贝叶斯网络推理121
6.4.2 动态贝叶斯网络学习124
6.5 动态贝叶斯网络相关理论130
6.5.1 序列信息处理130
6.5.2 优化技术142
第7章 动态贝叶斯网络推理152
7.1 隐变量离散动态网络推理152
7.1.1 模型数学描述152
7.1.2 隐马尔可夫的研究内容153
7.1.3 一般离散动态网络和隐马尔可夫关系157
7.2 隐变量连续动态网络推理158
7.2.1 模型数学描述158
7.2.2 卡尔曼滤波图模型推理159
7.3 混合隐状态动态贝叶斯网络161
7.3.1 模型数学描述161
7.3.2 混合动态贝叶斯网络推理164
第8章 动态贝叶斯网络结构学习算法168
8.1 动态贝叶斯网络结构度量体制168
8.1.1 概述168
8.1.2 动态网络的贝叶斯信息度量170
8.1.3 动态贝叶斯网络BD度量172
8.2 构建动态网络结构寻优算法175
第9章 动态贝叶斯网络结构学习模型179
9.1 平稳系统动态网络结构学习模型设计179
9.1.1 模型设计180
9.1.2 仿真试验183
9.2 变结构动态网络自适应结构学习模型设计190
9.2.1 模糊自适应双尺度190
9.2.2 动态系统非平稳程度和平稳性的测量197
第10章 基于动态贝叶斯网络的自主控制200
10.1 概述200
10.2 快速构建决策网络结构方法201
10.2.1 链形决策网络模型的建立202
10.2.2 决策网络树形模型结构学习算法205
10.2.3 一般决策网络结构学习算法206
10.3 进化算法与动态网络混合优化207
10.3.1 算法基本思想207
10.3.2 转移网络作用209
10.3.3 混合优化自主控制算法描述210
10.3.4 混合优化自主控制算法软件实现211
第11章 无人机自主控制应用研究222
11.1 基于动态贝叶斯网络的路径规划222
11.1.1 无人机平面静态路径规划222
11.1.2 无人机动态路径规划235
11.2 无人机自主路径规划实例244
11.2.1 基于混合优化的无人机路径重规划244
11.2.2 无人机攻击多目标路径规划257
附录 贝叶斯网络局部结构度量数学基础271
A.1 链形模型局部结构度量271
A.2 树形模型局部结构度量274
A.3 局部贝叶斯网络度量277
参考文献282