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动态贝叶斯网络推理学习理论及应用

作者:肖秦琨,高嵩,刘晓光 著

出版社:国防工业出版社

出版日期:2007年09月
个人简介
肖秦琨,1974年生于湖北武汉,博士。1996年本科毕业于陕西工业学院,2003年于西安建筑科技大学获工学硕士学位。2007年4月毕业于西北工业大学系统工程专业获工学博士学位。现为清华大学自动化系博士后,西安工业大学教师。自2000年以来,一直从事智能信息处理、进化优化、模式识别等方面的研究工作,现研究方向为动态贝叶斯网络、无人机路径规划、光场立体视频等,已发表与动态贝叶斯网络相关的学术论文14篇,其中多篇被EI检索。主要参加和主持了国家自然科学基金重大计划、高等学校博士学科点建设项目、国家杰出青年基金、国家发改委重点计划、省部级科研项目等多个项目。
内容简介
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。
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