动态贝叶斯网路理论是贝叶斯网路理论的延拓，研究内容涉及推理和学习两大方面，该理论在人工智慧、机器学习、自动控制领域得到越来越广泛的套用。本书首先从静态网路的模型表达、推理及学习入手，进而针对动态贝叶斯网路推理算法、平稳系统动态贝叶斯网路结构学习模型设计、非平稳系统动态网路变结构学习模型设计、基于机率模型进化最佳化动态贝叶斯网路结构寻优算法、进化最佳化与动态贝叶斯网路混和最佳化等方面进行了讨论，最终将推理及结构学习理论用于无人机路径规划、自主控制等方面。

本书详细介绍了动态贝叶斯网路的理论及其套用，有助于工程技术人员和科学研究工作者熟悉这种新的理论体系，也可作为高校信息处理类及相关专业师生的教学参考用书。

动态贝叶斯网路理论是贝叶斯网路理论的延拓，研究内容涉及推理和学习两大方面，该理论在人工智慧、机器学习、自动控制领域得到越来越广泛的套用。本书首先从静态网路的模型表达、推理及学习入手，进而针对动态贝叶斯网路推理算法、平稳系统动态贝叶斯网路结构学习模型设计、非平稳系统动态网路变结构学习模型设计、基于机率模型进化最佳化动态贝叶斯网路结构寻优算法、进化最佳化与动态贝叶斯网路混和最佳化等方面进行了讨论，最终将推理及结构学习理论用于无人机路径规划、自主控制等方面。

本书有助于工程技术人员和科学研究工作者熟悉这种新的理论体系，也可作为高校信息处理类及相关专业师生的教学参考用书。

肖秦琨，1974年生于湖北武汉，博士。1996年本科毕业于陕西工业学院，2003年于西安建筑科技大学获工学硕士学位。2007年4月毕业于西北工业大学系统工程专业获工学博士学位。现为清华大学自动化系博士后，西安工业大学教师。自2000年以来，一直从事智慧型信息处理、进化最佳化、模式识别等方面的研究工作，现研究方向为动态贝叶斯网路、无人机路径规划、光场立体视频等，已发表与动态贝叶斯网路相关的学术论文14篇，其中多篇被EI检索。主要参加和主持了国家自然科学基金重大计画、高等学校博士学科点建设项目、国家杰出青年基金、国家发改委重点计画、省部级科研项目等多个项目。

第1章　图模型与贝叶斯网路

1.1　图模型简介

1.2　动态贝叶斯网路

1.3　动态贝叶斯网路套用研究

1.3.1　动态时序数据分析与挖掘

1.3.2　无人机的态势感知与路径规划

1.3.3　进化算法与动态贝叶斯网路混合最佳化

第2章　静态贝叶斯网路

2.1　静态贝叶斯置信网路

2.2　贝叶斯网路的特点与套用範围

2.3　贝叶斯网路的研究内容

2.3.1　计算複杂性

2.3.2网路结构的确定问题

2.3.3已知结构的参数确定问题

2.3.4　在给定结构上的机率计算

2.3.5贝叶斯网路推理算法

第3章　动态贝叶斯网路基础

3.1　从静态网到动态网

3.1.1概述

3.1.2　推导

3.1.3　动态贝叶斯网路表达

3.2　动态贝叶斯网路的研究内容

3.2.1　动态贝叶斯网路推理

3.2.2　动态贝叶斯网路学习

第4章　动态贝叶斯网路推理

4.1　隐变数离散动态网路推理

4.1.1　模型数学描述

4.1.2　隐马尔科夫的研究内容

4.1.3　隐马尔科夫推理学习仿真

4.1.4　隐马尔科夫其他拓扑形式

4.1.5　一般离散动态网路和隐马尔科夫关係

4.2　动态贝叶斯网路推理算法性能分析

4.2.1　动态网路转化隐马尔科夫仿真

4.2.2离散动态网路推理算法比较仿真

4.2.3　连续动态网路推理比较仿真

4.3　模糊推理与隐马尔科夫结合炮火校射

4.3.1　概述

4.3.2　模糊动态网路环境感知框架

4.4　隐变数连续动态网路推理

4.4.1　模型数学描述

4.4.2　卡尔曼滤波图模型推理

4.5　混合隐状态动态贝叶斯网路

4.5.1　模型数学描述

4.5.2　混合动态贝叶斯网路推理

4.5.3　混合动态贝叶斯网路学习

第5章　动态贝叶斯网路结构学习算法

第6章　动态贝叶斯网路结构学习模型

第7章　基于动态贝叶斯网路的路径规划

第8章　基于动态贝叶斯网路的自主控制

第9章　无人机自主控制套用研究

附录　贝叶斯网路局部结构度量学基础

参考文献