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针对以往利用贝叶斯网络进行势评估时,贝叶斯网络结构和参数都是固定不变的不足,为提高态势评估准确性,提出一种变结构区间概率动态贝叶斯网络(variable structure interval probability dynamic Bayesian network, VSIP DBN)进行态势评估的方法。给出了VSIP DBN的定义,推导了其推理的算法,网络结构能够根据态势变化情况进行改变,并给出了结构变化的判断依据,将参数推广为区间概率的形式,同时提出了区间概率参数的学习方法。将VSIP DBN应用于态势评估,在典型作战条件下进行仿真分析,不需要精确给出网络参数,即使出现偶然观测误差,也能够准确地评估出当前空战态势,提高了评估的灵活性。 相似文献
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离散动态贝叶斯网络的直接计算推理算法 总被引:13,自引:0,他引:13
离散动态贝叶斯网络是对动态过程进行建模和定性推理的有力工具。但是目前所用的各种推理算法都需要进行复杂的图形变换,不易于计算机编程实现而且计算时间长。为此,基于概率论和贝叶斯网络的基本性质,提出了离散动态贝叶斯网络的直接计算推理算法,从理论上对算法进行了推导并进行了实例验证。该算法的最大优点就是不需要复杂的图形变换,非常适合于计算机编程实现,而且在某些情况下推理速度快于其它算法。 相似文献
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在微生物研究中,经常需要大量挑选重组子或突变子,工作量十分繁重。本文基于Canny算子,提出了一种算法用以自动识别及筛选菌落,从而减轻这一操作的工作量。该算法能够直接处理彩色图像,充分利用彩色图像信息,能很好的检测彩色图像边缘,从而自动识别菌落。算法既继承了传统Canny算法优点,又针对检测差异菌落图像这一实际目的做了优化。除能进行菌落图像边缘检测外,本算法还使用边缘曲线半径、长短轴比、像素半径比等菌落图像描述参数来表述菌落,以此来区别不同菌落。结果表明该算法能准确识别菌落,对特征不同的菌落,区分效果良好。结合算法开发相应仪器,可以自动化识别并筛选菌落,在需要进行大量的菌落挑选时,该方法具有一定实用价值。 相似文献