作者：衡星辰; 覃征; 贺升平动态贝叶斯网络马尔可夫模型隐藏变量贝叶斯概率统计
摘要：提出了用动态贝叶斯网络(DBN)对非时齐马氏决策系统进行建模的改进方法,使动态贝叶斯网络能被更广泛地应用于各种复杂的真实系统中.该方法的基本思路是,将扩展后的隐藏变量引入DBN的演化过程来建立假设条件所要求的马尔可夫模型,给出从不完整的样本数据集以及存在隐藏变量时来学习DBN结构的算法,进而用贝叶斯概率统计方法对后来的时间片的充分统计因子进行估计,并通过当前已存在的和估计的充分统计因子对基于时间变化的转移概率进行学习,以解决假设条件要求的转移概率的时不变性.原理性分析和仿真实验结果也验证了改进方法的有效性.
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