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[期刊论文] 作者：邸若海,高晓光,,
来源：火力与指挥控制 年份：2012
动态贝叶斯网络作为一种智能推理工具在处理不确定推理问题中显示出强大的生命力,但是存在难于处理连续变量的推理问题。将模糊理论与动态贝叶斯网络相结合,提出一种模糊分类...
[期刊论文] 作者：邸若海,高晓光,,
来源：系统工程与电子技术 年份：2011
贝叶斯网络结构学习是数据挖掘与知识发现领域的主要研究技术之一，在网络结构的搜索空间相对较大的情况下，已提出的相关算法往往都会存在算法收敛速度慢、学习到的结果准确性较......
[期刊论文] 作者：高晓光,李青原,邸若海,,
来源：系统工程与电子技术 年份：2014
模型预测控制（model predictive control,MPC）路径规划算法适用于三维动态环境下的无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）路径规划;动态贝叶斯网络（dynamic Bayesian network,DBN）能...
[期刊论文] 作者：郭志高,高晓光,邸若海,,
来源：自动化学报 年份：2014
针对小数据集条件下的贝叶斯网络（Bayesiannetwork，BN）参数学习问题，提出了一种基于双重约束的贝叶斯网络参数学习方法．首先，对网络中的参数进行分析并将网络中的参数划分为：父节点......
[期刊论文] 作者：邸若海,高晓光,郭志高,,
来源：系统工程与电子技术 年份：2017
引入专家知识已成为小数据集条件下贝叶斯网络建模的主流方法,然而,专家知识是否正确直接决定了算法的结果和性能。因此,在考虑专家知识正确性的基础上,本文对贝叶斯网络结构...
[期刊论文] 作者：高晓光,王晨凤,邸若海,
来源：自动化学报 年份：2020
目前贝叶斯网络(Bayesian networks,BN)的传统结构学习算法在处理高维数据时呈现出计算负担过大、在合理时间内难以得到期望精度结果的问题.为了在高维数据下学习稀疏BN的最...
[期刊论文] 作者：邸若海,高晓光,郭志高,,
来源：系统工程与电子技术 年份：2014
针对小样本条件下的离散贝叶斯网络参数学习问题,提出一种基于单调性约束的学习算法.首先,给出了单调性约束的数学模型,以表达定性的先验信息;然后,将单调性约束以狄利克雷先...
[期刊论文] 作者：郭志高,高晓光,邸若海,,
来源：控制理论与应用 年份：2016
针对小数据集条件下贝叶斯网络参数学习问题,约束最大似然(CML)和定性最大后验概率(QMAP)方法是两种约束适用性较好的方法.当样本数量、约束数量、参数位置不同时,上述两种方...
[期刊论文] 作者：邸若海,高晓光,郭志高,,
来源：电子学报 年份：2016
贝叶斯网络是数据挖掘领域的主要工具之一.在某些特定场合,如重大装备的故障诊断、地质灾害预测及作战决策等,希望用少量数据得到较好的结果.因此,本文针对小数据集条件下的贝叶斯网络学习问题展开研究.首先,建立基于连接概率分布的结构约束模型,提出I-BD-BPSO(......
[期刊论文] 作者：高晓光,邸若海,郭志高,,
来源：西北工业大学学报 年份：2014
贝叶斯网络结构学习是数据挖掘和知识发现领域的重要研究技术之一，在网络结构的搜索空间较大的情况下，传统的二值粒子群优化算法往往存在收敛速度慢，容易陷入局部最优，学习精度较......
[期刊论文] 作者：邸若海,高晓光,郭志高,,
来源：计算机仿真 年份：2014
针对小数据集条件下离散BN参数学习的问题,为了将加性协同约束融入到BN参数学习过程中,通过借鉴经典保序回归算法的思想,提出四种处理加性协同约束的方法,进而利用经典的草地湿润模型对改进算法进行仿真,并与最大似然估计算法进行对比,仿真结果表明,改进算法在......
[期刊论文] 作者：周梦,吕志刚,邸若海,李叶,
来源：科学技术与工程 年份：2022
针对小样本条件下BP(back propogation)神经网络存在预测精度不高的问题,将专家知识融入BP神经网络训练过程中解决此问题.首先BP神经网络通过遗传算法获得最优初始权值和阈值;其次对专家知识进行数学表达;最后通过增广拉格朗日乘子法将专家知识融入BP神经网络训......
[期刊论文] 作者：吕志刚,李叶,王洪喜,邸若海,
来源：西安工业大学学报 年份：2021
贝叶斯网络是一种描述变量间不确定性因果关系的概率图模型,广泛应用于预测、推理、诊断、决策风险及可靠性分析等领域。结构学习作为构建贝叶斯网络的基础,被证实为非确定多...
[期刊论文] 作者：高晓光, 叶思懋, 邸若海, 寇振超,,
来源：系统工程与电子技术 年份：2018
从数据中学习贝叶斯网络结构是一个非确定性多项式困难(non-deterministic polynomial hard,NP-hard)问题,当数据样本不充分时难以获得准确的模型,此时利用先验信息是一种有...
[期刊论文] 作者：邸若海,李叶,万开方,吕志刚,王鹏,
来源：西北工业大学学报 年份：2021
小数据集使得贝叶斯网络参数学习中的统计信息不准确,导致只依靠数据难以得到准确的贝叶斯网络参数.定性最大后验估计(QMAP)方法是目前小数据集条件下贝叶斯网络参数学习精度最高的算法.然而,当参数约束数量较多或参数可行域较小时,QMAP算法中的拒绝-接受采样过......
[期刊论文] 作者：付博雯,王鹏,邸若海,李晓艳,李嘉伦,
来源：科学技术与工程 年份：2020
威胁评估及火力分配打击是打击决策中的重要环节,战场环境因素的复杂性、不确定性,使得现有的威胁评估算法在进行威胁度计算时考虑的因素不够全面,难以有效支撑火力打击决策...
[期刊论文] 作者：符惠桐,王鹏,李晓艳,吕志刚,邸若海,,
来源：西安交通大学学报 年份：2021
针对卷积神经网络模型体积大、运算量高,在体积小、资源有限的嵌入式平台上运行效率低,而现有轻量化模型无法兼顾检测速度和检测精度的问题,提出了一种基于Ghost模块的YOLO目标识别算法GS-YOLO。以YOLOv4模型为基础,基于Ghost模块重构目标识别网络,减少模型参数......
[期刊论文] 作者：郭嘉,王鹏,杨永侠,李晓艳,邸若海,李雪,,
来源：激光与光电子学进展 年份：2021
针对SiamRPN(Siamese Region Proposal Network)在目标被短时遮挡以及外观剧烈变化的情况下存在定位不准确的问题,提出一种结合目标跟踪缓冲区与三元组损失的目标跟踪算法。该算法首先将原有的固定模板改为动态模板,提升复杂环境下相似度判别的可靠性;然后在模......
[期刊论文] 作者：郝可青,吕志刚,李叶,邸若海,朱鸿杰,
来源：西安工业大学学报 年份：2022
针对锂电池数据为小样本条件下构建的神经网络模型泛化性差、预测误差大的问题,文中提出了一种融合先验知识的BP神经网络的建模方法.利用自适应权重粒子群算法优化网络的初始权值和阈值,以惩罚函数法的形式将单调性约束加入网络性能函数中,完成神经网络优化设计......
[期刊论文] 作者：李良杰, 吕志刚, 冯晓岗, 王宾, 邸若海,
来源：探测与控制学报 年份：2022
针对传统放大电路依靠手动调节增益带来的误差和不便，结合感应装定测试系统特点，提出基于四级级联放大的程控微弱信号放大装置。该装置由前置低噪声放大单元、单端转差分放大单元、DGA放大单元及差分转单端放大单元构成四级级联放大电路，利用串行通信协议及SPI通信......
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