動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)智能信息處理及應(yīng)用

第1章 圖模型與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
1．1 圖模型簡(jiǎn)介
1．2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概述
1．3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)
1．3．1 靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)
1．3．2 靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究
1．4 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)理論及應(yīng)用
1．4．1 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)理論基礎(chǔ)
1．4．2 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究
第2章 靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
2．1 靜態(tài)貝葉斯置信網(wǎng)絡(luò)
2．2 靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)的推理
2．2．1 證據(jù)相關(guān)法
2．2．2 證據(jù)相關(guān)法在目標(biāo)識(shí)別中的應(yīng)用
第3章 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
3．1 概述
3．2 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究
3．2．1 動(dòng)態(tài)時(shí)序數(shù)據(jù)分析與挖掘
3．2．2 無人機(jī)的態(tài)勢(shì)感知與路徑規(guī)劃
3．2．3 進(jìn)化算法與動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)混合優(yōu)化
3．3 從靜態(tài)網(wǎng)到動(dòng)態(tài)網(wǎng)
3．3．1 概述
3．3．2 推導(dǎo)
3．3．3 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)表達(dá)
3．4 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的研究?jī)?nèi)容
3．4．1 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理
3．4．2 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)
第4章 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論
4．1 估計(jì)理論基礎(chǔ)
4．1．1 模型參數(shù)估計(jì)問題
4．1．2 狀態(tài)估計(jì)問題
4．1．3 信息融合估計(jì)問題
4．2 卡爾曼濾波器線性系統(tǒng)濾波和預(yù)測(cè)
4．2．1 直觀法證明卡爾曼濾波公式
4．2．2 正交投影理論證明卡爾曼濾波
4．3 基于卡爾曼濾波的信息融合濾波理論
4．3．1 按矩陣加權(quán)線性小方差融合準(zhǔn)則和算法
4．3．2 按標(biāo)量加權(quán)線性小方差信息融合準(zhǔn)則和算法
4．3．3 按對(duì)角陣加權(quán)線性小方差化融合估計(jì)準(zhǔn)則和算法
第5章 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理
5．1 隱變量離散動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)推理
5．1．1 模型數(shù)學(xué)描述
5．1．2 隱馬爾可夫的研究?jī)?nèi)容
5．1．3 一般離散動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)和隱馬爾可夫關(guān)系
5．2 隱變量連續(xù)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)推理
5．2．1 模型數(shù)學(xué)描述
5．2．2 卡爾曼濾波圖模型推理
5．3 混合隱狀態(tài)動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
5．3．1 模型數(shù)學(xué)描述
5．3．2 混合動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理
第6章 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法
6．1 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)度量體制
6．1．1 概述
6．1．2 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的貝葉斯信息度量
6．1．3 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)BD度量
6．2 構(gòu)建動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)尋優(yōu)算法
6．2．1 DBN學(xué)習(xí)
6．2．2 DBN推理
第7章 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模型
7．1 平穩(wěn)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)
7．1．1 模型設(shè)計(jì)
……
第8章 基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的自主控制
第9章 無人機(jī)自主控制應(yīng)用研究
第10章 動(dòng)態(tài)貝葉斯圖模型在人機(jī)交互中的應(yīng)用
附錄 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)局部結(jié)構(gòu)度量數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
參考文獻(xiàn)