检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西北工业大学电子信息学院,西安710129 [2]西安工程大学电子信息学院,西安710048
出 处:《火力与指挥控制》2012年第2期199-203,共5页Fire Control & Command Control
基 金:国家自然科学基金资助项目(60774064)
摘 要:前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。The missing data on Discrete Dynamic Bayesian Networks(DDBNs) can be predicted by the forwards information repairing algorithm,however,this algorithm can only be applied to the networks whose observed nodes are independent each other,but it can't handle the missing data on the networks whose observed nodes are dependent.To overcome its disadvantage,we proposed an improved forwards information repairing algorithm.After analyzing that the missing data on DDBNs have two basic forms,we deduced the corresponding prediction formulation for each form,next constructed menace identifying model of DDBNs.It's proved by the simulation experiment that the improved forwards information repairing algorithm is more efficient.
关 键 词:前向信息修补算法 数据修补 目标识别 离散动态贝叶斯网络 威胁源
分 类 号:TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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