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提出了一种用传感器对环境的识别信息进行局部路径规划的智能方法。针对实际交通中存在的最优解失效问题，将蚁群算法求取的信息素数值作为状态先验概率数据，用贝叶斯决策理论计算最小条件风险进行次优路径的选择，并提出超级风险的概念用于实现智能化的决策变更。实验结果证明：该方法能达到预期效果。
贝叶斯决策在传感器识别中的应用
【摘 要】
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提出了一种用传感器对环境的识别信息进行局部路径规划的智能方法。针对实际交通中存在的最优解失效问题，将蚁群算法求取的信息素数值作为状态先验概率数据，用贝叶斯决策理论计
【机 构】
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南京工业大学自动化学院
【出 处】
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传感器与微系统
【发表日期】
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2009年4期
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