動態貝葉斯網絡推理學習理論及應用（簡體書）

動態貝葉斯網絡理論是貝葉斯網絡理論的延拓，研究內容涉及推理和學習兩大方面，該理論在人工智能、機器學習、自動控制領域得到越來越廣泛的應用。本書首先從靜態網絡的模型表達、推理及學習入手，進而針對動態貝葉斯網絡推理算法、平穩系統動態貝葉斯網絡結構學習模型設計、非平穩系統動態網絡變結構學習模型設計、基于概率模型進化優化動態貝葉斯網絡結構尋優算法、進化優化與動態貝葉斯網絡混和優化等方面進行了討論，最終將推理及結構學習理論用于無人機路徑規劃、自主控制等方面。本書有助于工程技術人員和科學研究工作者熟悉這種新的理論體系，也可作為高校信息處理類及相關專業師生的教學參考用書。

肖秦琨，1974年生于湖北武漢，博士。1996年本科畢業于陜西工業學院，2003年于西安建筑科技大學獲工學碩士學位。2007年4月畢業于西北工業大學系統工程專業獲工學博士學位。現為清華大學自動化系博士后，西安工業大學教師。自2000年以來，一直從事智能信息處理、進化優化、模式識別等方面的研究工作，現研究方向為動態貝葉斯網絡、無人機路徑規劃、光場立體視頻等，已發表與動態貝葉斯網絡相關的學術論文14篇，其中多篇被EI檢索。主要參加和主持了國家自然科學基金重大計劃、高等學校博士學科點建設項目、國家杰出青年基金、國家發改委重點計劃、省部級科研項目等多個項目。

第1章　圖模型與貝葉斯網絡
1.1　圖模型簡介
1.2　動態貝葉斯網絡
1.3　動態貝葉斯網絡應用研究
1.3.1　動態時序數據分析與挖掘
1.3.2　無人機的態勢感知與路徑規劃
1.3.3　進化算法與動態貝葉斯網絡混合優化
第2章　靜態貝葉斯網絡
2.1　靜態貝葉斯置信網絡
2.2　貝葉斯網絡的特點與應用范圍
2.3　貝葉斯網絡的研究內容
2.3.1　計算復雜性
2.3.2 網絡結構的確定問題
2.3.3 已知結構的參數確定問題
2.3.4　在給定結構上的概率計算
2.3.5 貝葉斯網絡推理算法
第3章　動態貝葉斯網絡基礎
3.1　從靜態網到動態網
3.1.1 概述
3.1.2　推導
3.1.3　動態貝葉斯網絡表達
3.2　動態貝葉斯網絡的研究內容
3.2.1　動態貝葉斯網絡推理
3.2.2　動態貝葉斯網絡學習
第4章　動態貝葉斯網絡推理
4.1　隱變量離散動態網絡推理
4.1.1　模型數學描述
4.1.2　隱馬爾科夫的研究內容
4.1.3　隱馬爾科夫推理學習仿真
4.1.4　隱馬爾科夫其他拓撲形式
4.1.5　一般離散動態網絡和隱馬爾科夫關系
4.2　動態貝葉斯網絡推理算法性能分析
4.2.1　動態網絡轉化隱馬爾科夫仿真
4.2.2 離散動態網絡推理算法比較仿真
4.2.3　連續動態網絡推理比較仿真
4.3　模糊推理與隱馬爾科夫結合炮火校射
4.3.1　概述
4.3.2　模糊動態網絡環境感知框架
4.4　隱變量連續動態網絡推理
4.4.1　模型數學描述
4.4.2　卡爾曼濾波圖模型推理
4.5　混合隱狀態動態貝葉斯網絡
4.5.1　模型數學描述
4.5.2　混合動態貝葉斯網絡推理
4.5.3　混合動態貝葉斯網絡學習
第5章　動態貝葉斯網絡結構學習算法
第6章　動態貝葉斯網絡結構學習模型
第7章　基于動態貝葉斯網絡的路徑規劃
第8章　基于動態貝葉斯網絡的自主控制
第9章　無人機自主控制應用研究
附錄　貝葉斯網絡局部結構度量學基礎
參考文獻