貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論及其在軍事系統(tǒng)中的應(yīng)用

定　價(jià)：￥58.00

作　者：	史志富，張安著
出版社：	國(guó)防工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	軍事技術(shù)

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ISBN：	9787118079470	出版時(shí)間：	2012-05-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	261	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論及其在軍事系統(tǒng)中的應(yīng)用》系統(tǒng)地介紹了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理學(xué)習(xí)的理論、模型與算法及其在軍事系統(tǒng)中的應(yīng)用。全書(shū)共13章，包括貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的基本理論、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習(xí)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理、動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展模型、貝葉斯優(yōu)化算法及貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在軍事系統(tǒng)中的應(yīng)用。《貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論及其在軍事系統(tǒng)中的應(yīng)用》取材廣泛，覆蓋面廣，內(nèi)容翔實(shí)，實(shí)用性強(qiáng)。它緊密結(jié)合復(fù)雜智能決策系統(tǒng)發(fā)展的需要，吸收國(guó)內(nèi)外有關(guān)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法的內(nèi)容和成果，還引入了大量科研成果中的技術(shù)資料和實(shí)例?！敦惾~斯網(wǎng)絡(luò)理論及其在軍事系統(tǒng)中的應(yīng)用》可為從事人工智能、推理決策以及軍事應(yīng)用等領(lǐng)域的工程技術(shù)人員提供參考，還可作為人工智能、運(yùn)籌學(xué)和系統(tǒng)工程等專業(yè)的研究生教材或參考書(shū)。

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圖書(shū)目錄

第1章概論
1.1 復(fù)雜系統(tǒng)的決策理論
1.1.1 復(fù)雜決策系統(tǒng)概述
1.1.2 復(fù)雜決策系統(tǒng)的不確定性
1.1.3 復(fù)雜決策系統(tǒng)的決策方法
1.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)生和發(fā)展
1.2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)生
1.2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展
1.2.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
1.3 面向復(fù)雜決策系統(tǒng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模
1.3.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在決策系統(tǒng)中的應(yīng)用
1.3.2 復(fù)雜決策系統(tǒng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模過(guò)程
1.3.3 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)與決策過(guò)程
第2章貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)
2.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率基礎(chǔ)
2.1.1 概率函數(shù)與概率空間
2.1.2 隨機(jī)變量與聯(lián)合概率分布
2.1.3 條件概率與獨(dú)立性
2.1.4 貝葉斯準(zhǔn)則
2.1.5 馬爾科夫性
2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的圖論基礎(chǔ)
2.2.1 圖的基本概念
2.2.2 無(wú)向圖模型
2.2.3 有向圖模型
2.2.4 D-分離準(zhǔn)則
2.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
2.3.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的定義
2.3.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)義
2.3.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的分類
2.3.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)
2.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型
2.4.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的信息管道模型
2.4.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的小球模型
2.5 本章小結(jié)
第3章貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)
3.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的評(píng)價(jià)函數(shù)
3.1.1 卡方（X2）度量
3.1.2 信息熵度量
3.1.3 貝葉斯度量（BDe）
3.1.4 最小描述長(zhǎng)度度量（MDL）
3.2 完整參數(shù)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)
3.2.1 基于統(tǒng)計(jì)測(cè)試的方法
3.2.2 基于搜索記分的方法
3.3 缺失數(shù)據(jù)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)
3.3.1 SEM算法
3.3.2 MCMC算法
3.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的復(fù)雜性
3.4.1 結(jié)構(gòu)空間的指數(shù)級(jí)規(guī)模
3.4.2 結(jié)構(gòu)空間的不連續(xù)性
3.4.3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的無(wú)環(huán)假設(shè)
3.4.4 數(shù)據(jù)的不完備性
3.5 本章小結(jié)
第4章貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習(xí)
4.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)化表示
4.1.1 二項(xiàng)式模型的參數(shù)化表示
4.1.2 多項(xiàng)式模型的參數(shù)化表示
4.2 完整參數(shù)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)學(xué)習(xí)
……
第5章貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的推理
第6章動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
第7章貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展模型
第8章基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化技術(shù)
第9章貝吐斯網(wǎng)絡(luò)在目標(biāo)融合識(shí)別中的應(yīng)用
第10章貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在態(tài)勢(shì)/威脅融合估計(jì)中的應(yīng)用
第11章貝葉斯優(yōu)化算法在無(wú)人機(jī)對(duì)地攻擊任務(wù)分配中的應(yīng)用
第12章貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在無(wú)人機(jī)對(duì)地攻擊戰(zhàn)術(shù)決策中的應(yīng)用
第13章貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在無(wú)人機(jī)對(duì)地攻擊損傷評(píng)估中的應(yīng)用