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基于小数据集下的BN参数学习的目标识别方法.pdf

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本发明涉及基于小数据集下的BN参数学习的目标识别方法,利用小样本数据集与定性专家经验有机结合,借助凸优化求解来提高BN参数学习精度,从而完成目标识别BN建模,最后利用目标识别BN推理结果来反映目标状态。本发明基于BN理论中学习算法和成熟的推理算法完成目标识别所需的建模和推理任务,充分利用了一些专家经验的等式和不等式约束条件,在一定程度上弥补了数据不足对参数学习精度的影响,又避免了对目标识别过程进行复杂的数学建模,所得识别推理模型具有特征参量少、学习能力强、解释性良好等优点,尤其适用于嘈杂、不确定性、动态的目标识别系统。