态势评估与威胁估计的关键是充分利用较低层 次的信息融合数据，在较高层次上对战场态势和威胁 目标进行评估。战场态势评估重在对敌行为模式的表 示，而威胁估计重在根据敌方的破坏能力、机动能力 和行动意图，综合考虑敌我武器装备性能、我方作战 任务和防御抗毁能力等要素，对敌方兵力的企图和可 能造成的威胁进行推理判断。

针对交通流量预测中一个固定模型无法适应多种环境的问题，以及面向数据流的模 型更新问题，提出了一种基于变结构动态贝叶斯网络的交通流量预测方法。该方法以复杂事件处理和事件上 下文为基础，通过上下文聚类进行历史数据的划分，并通过事件流在线聚类支持聚簇的更新。面向不同聚簇 的数据，采取搜索-打分的方法学习对应的贝叶斯网络结构，基于高斯混合模型实现贝叶斯网络的近似推断。 在线预测时根据当前上下文选择合适的模型或模型组合进行预测。真实和仿真数据上的实验结果表明，该方 法能够获得比当前常用方法更好的预测效果。

讲解动态贝叶斯网络原理与应用 pdf文档

动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network, DBN），是一个随着毗邻时间步骤把不同变量联系起来的贝叶斯网络。这通常被叫做“两个时间片”的贝叶斯网络，因为DBN在任意时间点T，变量的值可以从内在的回归量和直接先验值（time T-1）计算。DBN是BN（Baysian Network）的扩展，BN也称作概率网络（Probabilistic Network）或信念网络（Belief Network）。

贝叶斯神经网络预测：使用动态贝叶斯神经网络预测连续信号数据和Web跟踪数据。 与其他网络架构相比

em算法matlab代码主轴-HMM 复制所有结果，表格和纸图的代码 要求 MATLAB-结果，表格和图2 MATLAB R2016b或更高版本（实现的算法需要广播功能） 统计和机器学习工具箱 信号处理工具箱 并行计算工具箱（可选，但强烈推荐用于基于EM的学习） Python-图1 Python3 jupyter笔记本 matplotlib 绘制概率图形模型 数据 DREAMS睡眠纺锤数据集 指示 将“ Main_Code”文件夹添加到MATLAB路径 下载DREAMS睡眠纺锤数据集。 可靠的来源（请确保下载DatabaseSpindles.rar文件）。 解压缩.rar文件。 运行reformatDREAMS.m脚本以对EEG和专家标签进行格式化和降采样 现在即可运行“ DREAMS”文件夹中的算法/脚本。 这些是用于复制结果，表和图2的脚本 （可选）使用matplotlib和RARHSMM_GraphicalModel.ipynb设置python环境，以在jupyter笔记本上运行RARHSMM_GraphicalModel.ipynb PS1：所有主要代码都是MATLAB，pyt

针对目前机载电子设备故障诊断过程中诊断效率低以及采用传统动态故障树马尔科夫链分析方法存在系统状态空间爆炸的问题,提出了一种基于动态贝叶斯网络的故障树故障诊断方案;设计首先将基于零压缩二元决策图的动态故障树定性分析和贝叶斯网络的定量推理相结合获得系统最小割集,然后以集成传感器信息更新系统的部件诊断重要度和最小割集,最后综合考虑系统部件诊断重要度和最小割集设计了系统的故障诊断决策算法,得到故障诊断决策树;以机载光电雷达设备的故障诊断为例,通过对比有无证据条件下系统故障诊断中最小割集以及其诊断重要度,证明了此方案能够准确、快速地诊断出系统具体的故障原因,节省了诊断成本。

基于改进的动态贝叶斯网络的步态识别

动态贝叶斯网络推理学习理论及应用；动态系统；可靠性评估；故障诊断；贝叶斯网络建模；DBN

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