基于動(dòng)態(tài)概率關(guān)系模型的規(guī)劃識(shí)別研究及應(yīng)用.pdf

1、規(guī)劃識(shí)別從提出到現(xiàn)在經(jīng)過了30多年的發(fā)展歷程,應(yīng)用領(lǐng)域有自然語言理解,軍事協(xié)作,入侵檢測,反恐等。2003年,Sumit S提出了動(dòng)態(tài)概率關(guān)系模型理論,該模型是建立在概率關(guān)系模型(PRMs)理論之上的。概率關(guān)系模型用來描述領(lǐng)域中對象屬性的不確定性的,當(dāng)給定一個(gè)框架結(jié)構(gòu),概率關(guān)系模型會(huì)試圖為該框架定義一個(gè)完整的概率分布。概率關(guān)系模型解決了數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)方法的數(shù)據(jù)表達(dá)太過單調(diào),以及用這些方法來表達(dá)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)會(huì)丟失大量的關(guān)系結(jié)構(gòu)信息的問題。

2、r>　　通常情況下,智能體在一個(gè)不確定的環(huán)境下工作,而該不確定的環(huán)境中又存在著隨時(shí)間變化的多個(gè)對象和關(guān)系。這就要求解決該問題的模型既有豐富的表達(dá)能力,又能進(jìn)行概率推理,還能隨著時(shí)間的變化而變化。概率關(guān)系模型在解決這樣的變化情況時(shí)不夠充分,動(dòng)態(tài)概率關(guān)系模型卻能夠克服概率關(guān)系模型的不足,它根據(jù)該目標(biāo)與初始目標(biāo)的比較來識(shí)別出機(jī)器操作的目標(biāo)。本文選取動(dòng)態(tài)概率關(guān)系模型方法及應(yīng)用對規(guī)劃識(shí)別進(jìn)行深入研究。
　　本文的研究工作主要有:
　　

3、(1)討論Kautz規(guī)劃識(shí)別方法在時(shí)態(tài)約束上的基本理論。提出了一個(gè)比較常見的應(yīng)用實(shí)例:智能鮮花培育系統(tǒng)。
　　(2)討論了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與對象關(guān)系的集成。
　　(3)討論了動(dòng)態(tài)概率關(guān)系模型的抽象樹及規(guī)劃器理論。
　　(4)通過matlab仿真,對比一般粒子濾波算法與RB粒子濾波算法,證明了動(dòng)態(tài)概率關(guān)系模型在規(guī)劃識(shí)別領(lǐng)域的有效性。
　　(5)提出一種基于動(dòng)態(tài)概率關(guān)系模型的top-down規(guī)劃識(shí)別算法,改善了Kautz理