离散动态贝叶斯网络的进化粒子滤波推理算法

摘要：

粒子滤波(PF)是动态贝叶斯网络(DBN)的一种近似推理算法,虽然重抽样过程的引入能有效减轻PF的退化现象,却带来了采样枯竭问题,导致推理精度下降.提出一种进化粒子滤波(EPF)推理算法,把离散粒子群优化(DPSO)技术引入到传统PF中,利用DPSO的迭代寻优能力重新分配粒子,使粒子的表示更加接近真实后验概率密度,以提高PF的推理精度.在离散DBN上的概率推理实验结果表明了EPF算法的有效性.

关键词： 动态贝叶斯网络 进化粒子滤波 退化现象 粒子群优化 近似推理算法

作者: 王浩 杨峰 姚宏亮

作者单位: 合肥工业大学计算机与信息学院,合肥,230009

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007全国理论计算机科学学术年会

会议地点: 南宁

会议语种:中文

页码: 295-299

在线出版日期: 2007-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）