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第1章 贝叶斯网络与无人机自主决策1

1.1无人机技术发展背景1

1.2自主决策方法国内外研究发展现状3

1.2.1无人机自主决策研究现状3

1.2.2人工智能决策方法研究现状7

1.2.3贝叶斯网络研究现状12

1.3无人机自主决策关键问题16

1.4主要内容研究背景与介绍18

1.4.1信息不完备小样本离散动态贝叶斯网络参数学习19

1.4.2数据缺失条件下网络参数学习及UAV路径规划20

1.4.3基于参数学习的UAV攻击任务决策22

第2章 贝叶斯网络理论基础23

2.1静态贝叶斯网络理论23

2.1.1静态贝叶斯网络概念23

2.1.2贝叶斯网络证据类型24

2.2离散动态贝叶斯网络理论25

2.3离散动态贝叶斯网络结构学习27

2.3.1完备样本数据集下的结构学习27

2.3.2观测数据缺失下的结构学习30

2.4离散动态贝叶斯网络推理31

2.5离散动态贝叶斯网络参数学习36

2.6时变动态贝叶斯网络39

第3章 信息不完备小样本条件下网络参数学习41

3.1静态贝叶斯网络参数学习算法41

3.1.1最大似然估计参数学习41

3.1.2贝叶斯估计参数学习42

3.1.3 EM参数学习43

3.2约束条件下小样本静态网络参数学习45

3.2.1先验参数分布模型46

3.2.2约束条件下先验参数的确定方法47

3.2.3先验约束下静态网络参数学习算法47

3.2.4算法性能分析48

3.3离散DBN前向递归参数学习机制50

3.4约束条件下小样本离散DBN参数学习53

3.4.1约束递归学习算法53

3.4.2算法应用分析55

第4章 数据缺失条件下网络参数学习64

4.1数据缺失下基于支持向量机的参数学习64

4.1.1基于支持向量机回归的缺失数据估计原理64

4.1.2基于支持向量机回归的网络参数学习66

4.1.3数据缺失条件下静态网络参数学习67

4.1.4数据缺失条件下动态网络参数学习73

4.2数据缺失下基于噪声数据平滑的参数学习78

4.2.1算法思路78

4.2.2算法过程描述79

4.2.3算法应用分析81

第5章 基于参数学习的UAV自主攻击任务决策87

5.1战场环境中无人机自主攻击任务决策想定87

5.1.1研究背景87

5.1.2任务想定88

5.2基于SVDDBN的自主攻击任务决策模型91

5.2.1基于多模型的SVDDBN建模91

5.2.2无人机自主攻击任务决策模型构建93

5.3变结构离散动态贝叶斯网络推理算法96

5.4战场环境下UAV自主攻击任务决策99

5.4.1经验参数下自主攻击任务决策仿真99

5.4.2基于离散DBN参数学习的自主攻击任务决策仿真101

第6章 数据缺失下基于参数学习的UAV路径规划112

6.1任务想定112

6.2连续动态贝叶斯网络目标状态估计113

6.3 UAV路径重规划决策模型115

6.4应用与分析118

6.5无人机动态路径规划描述121

6.5.1问题来源121

6.5.2任务描述121

6.6基于SVDDBN的威胁概率预测模型122

6.7基于转换量测卡尔曼滤波的状态估计模型124

6.7.1机载雷达观测数据坐标转换误差分析124

6.7.2机载雷达测量值坐标转换误差协方差127

6.7.3转换量测卡尔曼滤波缺失数据估计128

6.8无人机飞行控制模型129

6.9无人机路径优化130

6.10应用与分析131

参考文献139