动态贝叶斯网络(D ynam ic B ayes ian N etw orks-DBN s),是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的一个有力工具。提出将隐马尔可夫模型(H idden M arkovM ode ls-HMM s)图形模式与贝叶斯网络结合起来构成DBN,将其用于无...动态贝叶斯网络(D ynam ic B ayes ian N etw orks-DBN s),是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的一个有力工具。提出将隐马尔可夫模型(H idden M arkovM ode ls-HMM s)图形模式与贝叶斯网络结合起来构成DBN,将其用于无人机照相侦察情报的推理分析,决定炮火优先打击区域。首先建立动态贝叶斯网络的战场态势变化模型,而后应用HMM的推理算法获得当前隐含序列最优估计,且可预测出未来战场态势。最后应用模糊推理获得优先打击的区域号。仿真结果表明了模型的可行性。该方法有效解决了贝叶斯网络对于瞬间变化战场态势推理的不足的缺陷,为炮兵指挥员更好地运用火力,分出主次奠定了基础。展开更多
文摘颈动脉的内中膜厚度(IMT)是预测心血管疾病(CVDs)病发程度的重要指标.本文研究并提出一种自动、高效的计算机辅助IMT测量算法,该算法依据先验知识自动提取感兴趣区域(ROI),并采用基于隐马尔可夫随机场(HMRF)模型改进的模糊C均值(FCM)算法分割图像,实现IMT的自动测量.实验结果表明,所提算法对超声图像噪声的鲁棒性较强,IMT自动测量结果与真实值(GT)有很高的一致性:两个数据集合的相关系数为98.52%,平均绝对误差为0.022 0?0.016 4 mm.
文摘动态贝叶斯网络(D ynam ic B ayes ian N etw orks-DBN s),是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的一个有力工具。提出将隐马尔可夫模型(H idden M arkovM ode ls-HMM s)图形模式与贝叶斯网络结合起来构成DBN,将其用于无人机照相侦察情报的推理分析,决定炮火优先打击区域。首先建立动态贝叶斯网络的战场态势变化模型,而后应用HMM的推理算法获得当前隐含序列最优估计,且可预测出未来战场态势。最后应用模糊推理获得优先打击的区域号。仿真结果表明了模型的可行性。该方法有效解决了贝叶斯网络对于瞬间变化战场态势推理的不足的缺陷,为炮兵指挥员更好地运用火力,分出主次奠定了基础。
