基于小数据集的BN建模方法研究及其应用

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基于小数据集的BN建模方法研究及其应用

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基于小数据集的BN建模方法研究及其应用

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-6页
1 绪论	第9-17页
1.1 论文的研究背景	第9-10页
1.2 威胁评估国内外研究现状	第10-12页
1.2.1 威胁评估的定义	第10-11页
1.2.2 威胁评估方法研究现状	第11-12页
1.3 BN结构学习的研究现状	第12-14页
1.3.1 基于充分数据的BN结构学习研究现状	第12-14页
1.3.2 基于小数据集的BN结构学习研究现状	第14页
1.4 论文的研究内容及组织形式	第14-16页
1.5 论文的创新点	第16-17页
2 BN基本理论	第17-25页
2.1 BN基础知识	第17-20页
2.1.1 有关BN的概率论基础	第17页
2.1.2 有关BN的图论基础	第17-18页
2.1.3 有关BN的数据分析基础	第18页
2.1.4 小数据集	第18-19页
2.1.5 BN的定义及表达	第19-20页
2.2 BN结构学习	第20-22页
2.2.1 基于约束的BN结构学习	第20-21页
2.2.2 基于评分搜索的BN结构学习	第21-22页
2.2.3 混合BN结构学习	第22页
2.3 BN参数学习	第22-24页
2.4 BN推理	第24页
2.5 本章小节	第24-25页
3 小数据集条件下BN结构学习优化算法—改进的鸟群算法	第25-31页
3.1 经典鸟群算法	第25-27页
3.1.1 觅食行为	第25页
3.1.2 警戒行为	第25-26页
3.1.3 飞行行为	第26-27页
3.2 鸟群算法的改进方法	第27-28页
3.2.1 自适应惯性权重	第27-28页
3.2.2 生产者与跟随者划分	第28页
3.2.3 改进鸟群算法的实现步骤	第28页
3.3 仿真实验	第28-30页
3.3.1 测试函数	第28-29页
3.3.2 仿真及分析	第29-30页
3.4 本章小结	第30-31页
4 小数据集条件下基于改进鸟群算法的BN结构学习	第31-43页
4.1 鸟群位置的表示形式	第31页
4.2 无效结构的处理方法	第31-32页
4.3 基于经典鸟群算法的BN结构学习算法	第32-33页
4.4 小数据集条件下基于改进鸟群算法的BN结构学习算法	第33-34页
4.4.1 专家经验约束	第33-34页
4.4.2 算法实现流程	第34页
4.5 仿真实验	第34-41页
4.6 本章小结	第41-43页
5 小数据集条件下基于BN的无人机威胁评估	第43-53页
5.1 地面防空系统的组成	第43页
5.2 无人机自主侦察任务想定	第43-44页
5.3 构建小数据集条件下无人机威胁评估模型	第44-45页
5.4 仿真结果及分析	第45-48页
5.5 小数据集条件下的无人机威胁评估模型参数学习	第48-51页
5.6 小数据集条件下的无人机威胁评估模型推理	第51-52页
5.7 本章小结	第52-53页
6 总结与展望	第53-55页
6.1 总结	第53页
6.2 展望	第53-55页
参考文献	第55-61页
攻读学位期间发表的学术论文	第61-63页
致谢	第63页

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