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专门讲贝叶斯网络学习的书籍，很经典，需要学习的可以下载图书在版编目(CIP)数据贝叶斯网络学习推理与应用王双成著.一上海:立信会计出版社,20102lsBN978-754292470-4I.①贝…Ⅱ.①王….①贝叶斯推断Ⅳ①0212中国版本图书馆CP数据核字(2010)第07142号责任编辑赵志梅封面设计周祟文贝叶斯网络学习、推理与应用出版发行立信会计出版社地址上海市中山西路2230号邮政编码20035电话(021)64411389传真(021)644125网址www.lirinaph.comE-mail kaph@ sh163 net网上书店www.shl-.netTel:(021)6411071经销各地新华书店印刷上海申松立信印刷有限责任公司开本890毫米X1240毫米/32印张9375字数254千字版次2010年2月第1版印次2010年2月第1次书号IsBN978-7-54292470-4/0定价20.00元如有印订差错,请与本社联系调换内容简介贝叶斯网络是概率理论与图形理论的结合,围绕的一个基本问题是联合概率计算。基于贝叶斯网络可进行联合概率的条件和边缘分解从而有效降低运算复杂性并解决与联合概率计算有关的一系列向题。贝叶斯网络已在许多领域得到了广泛的应用,是不确定性知识表示和推理的有力工具。本书按照贝叶斯网络基础、学习、推理、集成和应用的框架介绍贝叶斯网络的相关理论、方法和算法,有助于读者对贝叶斯网络理论体系的认识和理解,可供相关专业的高年级本科生、研究生和科研人员学习与参考贝叶斯网络( Bayesian networks)是描述随机变量之间依赖关系的图形模式,被广泛用于不确定性问题的智能化求解。它具有多功能性、有效性和开放性(是一个能够集成其它智能技术与数据处理方法的平台)等特征,能够有效地转化数据为知识(具有形象直观的知识表示形式),并利用这些知识进行推理(具有类似于人类思维的推理方式),以解决分析、预测和控制等方面的问题。其有效性已在风险管理、信息融合、医疗诊断、系统控制和生物信息分析等许多领域得到验证。自从20世纪80年代后期加利福尼亚大学计算机科学系 Pearl(1988)给出贝叶斯网络的严格定义并创建贝叶斯网络基础理论体系以来,贝叶斯网络获得了长足的发展。这些研究主要从贝叶斯网络学习推理、集成和应用四个方面展开,出现了许多经典的方法和算法,也解决了大量的实际问题。本书共分五个部分。第一部分是贝叶斯网络基础,包插第1、第2、第3章。第1章介绍在贝叶斯网络研究中经常使用的一些概率公式和方法。第2章从概率模式、图形模式和它们之间联系的视角简要阐述贝叶斯网络的基础理论。第3章绐出贝叶斯网络学习和推理中可能用到的一些量化方法和标准第二部分是贝叶斯网络学习,包括第4章至第10章。这儿章分别从具有完整数据、丢失数据、隐藏变量、连续变量、噪声和小数据集等情况给出了一系列贝叶斯网络学习方法,以及随环境变化的贝叶斯网络更新算法。第三部分是贝叶斯网络推理,包括第11、第12章。第11章从贝叶斯网络信念更新和信念修正两个方面简要介绍经典的准确和近似推贝叶斯劂络学习、推瑰与应用理方法。第12章给出一系列贝叶斯网络分类器(分类预测推理)。第四部分是贝叶斯网络集成,包括第13章至第16章。这几章介绍将贝叶斯网络与因果理论、决策理论、可能理论和时序过程相结合而得到的因果贝叶斯网络、决策贝叶斯网络(影响图)、可能贝叶斯网络(可能网)和动态贝叶斯网络。第五部分是贝叶斯网络应用,包括第17、笫18章。第17章介绍基于贝叶斯网络的聚类分析方法。第18章给出贝叶斯网络在预警和评估等方面的应用。本书是作者在多年从事贝叶斯网络研究基础上整理而成的,其撰写和出版得到国家自然科学基金(60675036)、上海市教委重点学科基金(51702)和上海市教委科研创新重点项目(09z202)的资助。王双成2009年11月于上海立信会计学院录第一部分贝叶斯网络基础第1章概率论基础1.1概率计算公式1.2贝叶斯方法33561.3贝叶斯概率音要鲁要是音音吾辛音晋晋费音省普辛音萨自即鲁音普鲁香备善鲁曹普辛鲁曹曹鲁鲁第2章贝叶斯网络基础理论…2.1概率模式中的条件独立性2.2图形模式中的d- separation性102.3条件独立性与d- separation性之间的联系…2.4贝叶斯网络基本定理……122.5贝叶斯网络模型…………………………122.6变量之间基本依赖关系和结点之间基本结构……………14第3章常用的检验方法和评价标准153.1变量之间依赖关系检验…153.2贝叶斯网络结构常用打分标准…183.3分类准确性评价标准…………243.4贝叶斯网络学习可靠性评价标准…28第二部分贝叶斯网络学习第4章具有完整数据的贝叶斯网络学习314.1基于打分搜索的贝叶斯网络结构学习……………………312贝叶斯网络学习、推理与应用4.2基于依赖分析的贝叶斯网络结构学习36第5章具有丢失数据的贝叶斯网络学习…………455.1基于近似打分搜索的结构学习………455.2基于 Gibbs sampling和依赖分析的贝叶斯网络结构学习…音非垂48第6章具有隐藏变量的贝叶斯网络学习是·音音曹面喜鼻口要音·面鲁要普鲁看豪556.1不考虑隐藏变量的贝叶斯网络结构和道德图学习………556.2发现隐藏变量6.3确定隐藏变量取值和维数…………………………………586.4确定局部结构……606.5实验与分析………………………………………60第7章具有连续变量的贝叶斯网络学习D看口637.1不离散化连续变量的贝叶斯网络学习……637.2离散化连续变量的贝叶斯网络学习…66第8章具有噪声的贝叶斯网络学习…………788.1噪声平滑方法……798.2噪声平滑过程………………………808.3实验与分析82第9章小数据集贝叶斯网络学习…………………879.1小数据集贝叶斯网络结构学习……889.2小数据集贝叶斯网络多父结点参数的修复……96第10章贝叶斯网络更新学习看看dt10.1贝叶斯网络增量学习…●鲁···。靳鲁鲁毒●毒。鲁鲁■。音啬·最番着着鲁音音·自啬10310.2贝叶斯网络适应性学习………1410第三部分贝叶斯网络推理第11章贝叶斯网络基本推理11711.1统计推断……………………11711.2贝叶斯网络中的信念更新………………………11911.3贝叶斯网络中的信念修正………132第12章贝叶斯网络分类推理p由要中。;中叠鲁量。自·申中··画电·13612.1贝叶斯分类器…13712.2朴素贝叶斯分类器…14012.3广义朴素贝叶斯分类器……s14412.4TAN分类器………14612.5贝叶斯网络分类器…15312.6基于类约束的贝叶斯网络分类器………15612.7基于贝叶斯网络的特征子集选择要鲁费鲁量要鲁卧电香曹15812.8分类器的训练与泛化………………………………17212.9基于贝叶斯网络的联合预测………………………174第四部分贝叶斯网络集成第13章因果贝叶斯网络;音p即曹看最看晋看看看面画哥垂晶最音是看语音西卣垂17713.1单连通因果网学习s…………17813.2基于依赖分析的因果贝叶斯网络结构学习番备普最看啬■曹音音番春17813.3基于结点排序和局部打分-搜索的因果贝叶斯网络结构学习18513.4因果贝叶斯网络参数学习……18813.5基于贝叶斯网络的因果知识表示………………18913.6因果量化分析189第14章决策贝叶斯网络l914贝叶斯网络学习、箍理与应用14.1影响图的构成19114.2影响图的基本变换和最优决策…画·垂画画……19214.3影响图举例…………………………193第15章可能贝叶斯网络…19815.1可能网的概念鲁非鲁中·中鲁鲁·普西·鲁善鲁鲁善善申善鲁曹鲁鲁善善@·售鲁善鲁鲁登要19815.2可能网结构学习……202第16章动态贝叶斯网络……………………………20416.1一般动态贝叶斯网络20416.2具有平稳性和马尔可夫性假设约束的动态贝叶斯网络…20516.3几种特殊的动态贝叶斯网络………………………………21016.4动态贝叶斯网络分类器…………………………211第五部分贝叶斯网络应用第17章贝叶斯网络用于聚类分析………………21717.1离散数据聚类………………21717.2自动混合数据聚类— AutoClass…22217.3基于 Gibbs sampling的混合数据聚类225第18章贝叶斯网络用于预测23518.1经济周期波动转折点预测…23518.2风险预警23618.3风险评估…244附录常用贝叶斯网络…………………………………………250参考文献270

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本白皮书从技术、产业和政策措施三个维度对车联网国内外发展现状及趋势进行分析。技术部分包括单车智能化相关汽车电子技术和 V2X 无线通信、多接入边缘计算、车路协同平台等网联化相关技术，以及信息安全等共性关键技术；产业部分从专利布局、产业链协同重点剖析产业发展新趋势，探索新生态和新模式等； 政策措施部分包括顶层设计规划、协同推进机制、法律法规等；最后总结全文，对车联网融合创新发展提出“1+3”举措建议，包括构建一个跨行业协调机制和技术创新、产业融合、安全管理三个发展体系。版权声明本白皮书版权属于中国信息通信研究院,并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的,应注明“来源:中国信息通信研究院”。违反上述声明者,本院将追究其相关法律责任。前言车联网涉及汽车、电子、信息通信、交通等多个产业,正处于加速发展的关键阶段。我国应以加快推进车联冈新技术产业化和构建“人-车一路一云”协同的智慧交通体系为切入点,促进跨部门协同,加强法规标准建设、共性技术突破、基础设施改造等重点工作,打造产业新生态,实现新的产业集聚。本白皮书从技术、产业和政策措施三个维度对车联网国内外发展现状及趋势进行分析。技术部分包括单车智能化相关汽车电子技术和V2X无线通信、多接入边缘计算、车路协同平台等网联化相关技术,以及信息安全等共性关键技术;产业部分从专利布局、产业链协同重点剖析产业发展新趋势,探索新生态和新模式等;政策措施部分包括顶层设计规划、协同推进机制、法律法规等;最后总结全文,对车联网融合创新发展提出“1-3”举拮建议,包括构建一个跨行业协调机制和技术创新、产业融合、安全管理三个发展体系目录第一章车联网应用发展需求(一)以用户体验为核心的信息服务类应用(二)以车辆驾驶为核心的汽车智能类应用.(三)以协同为核心的智慧交通类应用第二章车联网技术发展研判(一)汽车电子成为新的战略竞争高地(二)V2X无线通信技术发展进入快车道(三)多接入边缘计算助力车联网全面发展(四)“端-管-云”协同的发展模式初现雏形...(五)车联网安全技术亟待完善第三章车联网产业发展趋势14(一)车联网产业融合发展新趋势........14(二)车联网商业模式发展现状及趋势20第四章政策措施及发展建议...........,...........23(一)美欧日等发达国家普遍重视车联网发展(二)我国支持车联网产业发展的政策措施基础............,,,,24(三)我国车联网产业创新融合发展建议..26图表目录图1车联网专利布局变化趋势.16图2专利企业数量变化趋势图16图3汽车智能化、自动驾驶专利申请企业活跃排名图4谷歌自动驾驶专利布局图5车联网的基本价值链.20图6智慧交通类应用商业模式屮国信息通信研究院车联网白皮书(2018年)第一章车联网应用发展需求当前,车联网技术发展和服务能力不断提升,借助于人、车、路云平台之间的全方位连接和信息交互,催生了大量新的产品应用。狭义的车联网应用通常指车载信息服务类应用,即通过车辆把车主与各种服务资源整合在一起;广义的车联网应用还包括面向交通的安全效率类应用以及以自动驾驶为基础的协同服务类应用。新应月也对汽车交通的智能化与网联化水平提出了新的发展需求,引领车联网技术与产业发展,促进城市数字化与智能化发展。车联网应用从不同的视角有不同的分类方式。根据联网技术不同,可以分为车内网、车际网和车云网应用;根据车联网应用对象不同,可以分为单用户应用以及行业应用两大类,行业应用又进一步分为企业应用和政府应用等;根据需求对象不同,可以分为自动驾驶、安全出行、效率出行、交通管理、商业营运、涉车服务等应用。无论哪种应用分类方式,都基本涉及到以用户体验为核心的信息服务类应用、以车辆驾驶为核心的汽车智能化类应用和以协同为核心的智慧交通类应用。(一)以用户体验为核心的信息服务类应用此类应用既包括提高驾乘体验、实现欢乐出行的基础性车载信息类应用,也包括与车辆上路驾驶、车辆出行前或岀行后的涉车服务后市场服务、车家服务等应用。该类应用需要车辆具备基本的联网通信能力和必要的车辆基础状态感知能力。基础性车载信息类应用仍是当前车联网主要应用形态,主要涉及车联网白皮书(2018年)屮国信息通信研究院车主的前台式互动体验,包含导航、娱乐、通信、远程诊断和救援、资讯等。目前很多车辆三加装车载模块,用户可以通过车载网联化获得信息服务,包括在线导航、娱乐等多媒体服务。随着语音识别、人眼动作识别等技术的逐步发展,车载信息类应用将更加丰富。涉车服务主要与定位、支付相结合,包括共享汽车、网约车、网租车等应用。汽车后市场服务主要有汽车保险、车辆维护延保、车辆美容、二手车交易等应用,随着汽车保有量增速的放缓,后市场服务应用价值将获得更多关注。车家服务主要通过基于位置、时间、日期等信息来智能化判定车主行为习惯,创建相应规则为车主提供智能家居系统服务应用,包括家用电器远程遥控等(二)以车辆驾驶为核心的汽车智能类应用此类应用主要与车辆行驶过程中的智能化相关,利用车上传感器,随时感知衎驶中的周围环境,收集数据、动静态辨识、侦测与追踪,并结合导航地图数据,进行系统运算与分析,主要有安全类和效率类等各种应用。安全类应用与车辆行驶安全及道路通行效率息息相关,有助于避免交通事故的发生。目前,依靠单车感知的安全驾驶辅助系统等传统应用处于快速成长期,在中低端车型渗透率将会逐步提升。同时,随着网联技术的不断成熟和推广,出现了更多安全预警类应用。例如,通过网联技术,行驶在高速公路等快速路段的前车,在感知到事故后可提早通知后面车辆事詼信息,避免连环追尾事故。效翠类应用主要是通过车车、车路信息交互,实现车辆和道路基屮国信息通信研究院车联网白皮书(2018年)础设施智能协同,有助于缓解交通拥堵、降低车辆排放等。典型应用有交叉路口智能信号灯、自适应巡航增强、智能停车管理等。例如,交叉路口智能信号灯应用通过网联技术来收集周边车辆速度、位置等信息,对信号灯参数进行动态优化,提高交叉路口车辆通行效率。(三)以协同为核心的智慧交通类应用此类应用是在自动驾驶的基础上,与多车管理调度及交通环境等智慧交通相关,最终支持实现城市大脑智能处置城市运行和治理协同。智慧交通主要是基于无线通信、传感探测等技术,实现车、路、环境之间的大协同,以缓解交通环境拥堵、提高道路环境安全、达到优系统资源为目的。在实现高等级自动驾驶之后,应用场景将由限定区域向公共交通体系拓展。在相对封闭的环境或危险地带场景中,因物理空间有限,行驶路况、线路、行驶条件等因素相对稳定,重复性高,通过独立云端平台协同度管理,采用固定路线、低速运行、重复性操作的应用更容易成熟落地。典犁应用有对园区、景区、机场、校园等限定区域内的自动驾驶巴士进行调度、港口专用集装箱智能运输等。在公共交通系统场景下,车辆的路径规划和行为预测能力对车辆的智能化和网联化水平提出了更高要求,需要更完善的自动驾驶控制策略、行驶过程全覆盖的5GV2X网联技术以及云平台的高效衔接调度。该类应用除依赖技术突破,还涉及到伦理、法规等,距实际成熟应用尚需时日,如自动驾驶出租车、自动驾驶公交车、智能配送等。车联网白皮书(2018年)屮国信息通信研究院第二章车联网技术发展研判车联网发展的热点聚焦网联化和智能化,并由单车智能逐步转向多车办同、以及“智慧的车”与“智慧的路”协同发展,这对车联网技术创新和产品研发提出了新的发展需求。汽车电子、2X无线通信、多接入边缘计算、云平台以及安全等为车联网网联化、智能化、协同化发展提供了坚实的技术基础。近年来,全球汽车产业快速增长,汽车电子成为产业增长的重要引擎,通过人机交互、汽车功能提升等方式提升驾驶体验。此外,自动驾驶等协同应用成为汽车巳子发展的重要方向。V2X无线通信技术旨在将“人-车-路-云”等交通参与要素有机地联系在一起,不仅可以为交通安全和效率类应用提供通信基础,还可以将车辆与其他车辆、行人、路侧设施等交通元素有机结合,弥补了单车智能的不足,推动了协巨式应用服务发展。多接入边缘计算可以有效解决未来网络高带宽、低时延、高可靠需求以及大规模终端连接等要,支持多种终端接入方式,有效提升道路的智能化水平云平台能够为未来的协同交通体系提供统一的数据采集、智能决策及控制执行等基础支撑,继而将整个车联网要素连接成一个整体。车联网安全形势紧迫,需要在车载终端安全、数据交互安全、平台信息安全和隐私保护等方面开展关键技术攻关及产品研制,形成贯穿于车联风“端-管-云”全链条的综合安全体系。(一)汽车电子成为新的战略竞争高地全球汽车产业增速放缓,汽车电子成为产业增长的重要引擎。据

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