《贝叶斯网络参数学习及对无人机的决策支持》由任佳、高晓光著，编者通过对多年研究经验的总结，发现与众多形色各异的智能算法相比，动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks，DBN)是模拟人类思维的有力工具，其图形化的表达方式和拟人的推理模式能够为UAV自主决策提供一条可行技术途径。该方法通过引入条件独立性假设，很好地处理了联合概率分布的组合爆炸问题，这些都是神经网络、模糊推理和粗糙集理论等许多知识表示方法所不具备的。

参数学习是贝叶斯网络(bn)的主要组成部分，也是提高推理模型对复杂环境适应能力的重要环节。由于无人机(uav)决策环境常伴随信息不完备(主要由小样本观测或观测信息缺失造成)和非平稳等情况，采用传统的参数学习方法难以获得准确的模型参数，因此信息不完备条件下模型参数学习是bn应用于uav自主决策的难题之一。

《贝叶斯网络参数学习及对无人机的决策支持》由任佳、高晓光著，以uav自主决策为技术牵引，对其应用环境中存在的信息不完备，以及决策过程的非平稳性进行讨论，围绕信息不完备条件下静态/离散动态贝叶斯网络参数学习方法和突发威胁下的非平稳决策过程进行介绍，书中所涉及的信息不完备参数学习方法和时变非平稳决策推理模型能够满足复杂环境下uav自主决策的要求，克服了以往推理模型参数主观设定的局限性，提高了决策模型对复杂动态环境的适应能力，为开发具有自主评估和决策能力的高智能推理工具提供有益的借鉴。

通过阅读本书有助于读者对静态/离散动态贝叶斯网络参数学习这一难点问题加深认识和理解，《贝叶斯网络参数学习及对无人机的决策支持》可供从事人工智能、机器学习、自主决策研究的高年级本科生、研究生和相关研究人员学习与参考。

第1章 贝叶斯网络与无人机自主决策

 1.1 无人机技术发展背景

 1.2 自主决策方法国内外研究发展现状

1.2.1 无人机自主决策研究现状

1.2.2 人工智能决策方法研究现状

1.2.3 贝叶斯网络研究现状

 1.3 无人机自主决策关键问题

 1.4 主要内容研究背景与介绍

1.4.1 信息不完备小样本离散动态贝叶斯网络参数学习

1.4.2 数据缺失条件下网络参数学习及uav路径规划

1.4.3 基于参数学习的uav攻击任务决策

第2章 贝叶斯网络理论基础

 2.1 静态贝叶斯网络理论

2.1.1 静态贝叶斯网络概念

2.1.2 贝叶斯网络证据类型

 2.2 离散动态贝叶斯网络理论

 2.3 离散动态贝叶斯网络结构学习

2.3.1 完备样本数据集下的结构学习

2.3.2 观测数据缺失下的结构学习

 2.4 离散动态贝叶斯网络推理

 2.5 离散动态贝叶斯网络参数学习

 2.6 时变动态贝叶斯网络

第3章 信息不完备小样本条件下网络参数学习

 3.1 静态贝叶斯网络参数学习算法

3.1.1 最大似然估计参数学习

3.1.2 贝叶斯估计参数学习

3.1.3 em参数学习

 3.2 约束条件下小样本静态网络参数学习

3.2.1 先验参数分布模型

3.2.2 约束条件下先验参数的确定方法

3.2.3 先验约束下静态网络参数学习算法

3.2.4 算法性能分析

 3.3 离散dbn前向递归参数学习机制

 3.4 约束条件下小样本离散dbn参数学习

3.4.1 约束递归学习算法

3.4.2 算法应用分析

第4章 数据缺失条件下网络参数学习

 4.1 数据缺失下基于支持向量机的参数学习

4.1.1 基于支持向量机回归的缺失数据估计原理

4.1.2 基于支持向量机回归的网络参数学习

4.1.3 数据缺失条件下静态网络参数学习

4.1.4 数据缺失条件下动态网络参数学习

 4.2 数据缺失下基于噪声数据平滑的参数学习

4.2.1 算法思路

4.2.2 算法过程描述

4.2.3 算法应用分析

第5章 基干参数学习的uav自主攻击任务决策

 5.1 战场环境中无人机自主攻击任务决策想定

5.1.1 研究背景

5.1.2 任务想定

 5.2 基于svddbn的自主攻击任务决策模型

5.2.1 基于多模型的svddbn建模

5.2.2 无人机自主攻击任务决策模型构建

 5.3 变结构离散动态贝叶斯网络推理算法

 5.4 战场环境下uav自主攻击任务决策

5.4.1 经验参数下自主攻击任务决策仿真

5.4.2 基于离散dbn参数学习的自主攻击任务决策仿真

第6章 数据缺失下基于参数学习的uav路径规划

 6.1 任务想定

 6.2 连续动态贝叶斯网络目标状态估计

 6.3 uav路径重规划决策模型

 6.4 应用与分析

 6.5 无人机动态路径规划描述

6.5.1 问题来源

6.5.2 任务描述

 6.6 基于svddbn的威胁概率预测模型

 6.7 基于转换量测卡尔曼滤波的状态估计模型

6.7.1 机载雷达观测数据坐标转换误差分析

6.7.2 机载雷达测量值坐标转换误差协方差

6.7.3 转换量测卡尔曼滤波缺失数据估计

 6.8 无人机飞行控制模型

 6.9 无人机路径优化

 6.10 应用与分析

参考文献