基于动态概率关系模型的规划识别研究及应用

《基于动态概率关系模型的规划识别研究及应用》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号：TP182密级：公开学号：102070006工学硕士学位论文基于动态概率关系模型的规划识别研究及应用学生姓名徐春丽指导教师胡广朋副教授江苏科技大学二O一三年三月AThesisSubmittedinFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringTheresearchandapplicationofplanrecognitionbasedonDynamicprobabilisticRelationalModelsSubmitt

2、edbyXuChunliSupervisedbyHuGuangpengJiangsuUniversityofScienceandTechnologyMarch,2013论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得江苏科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签

3、名：日期：学位论文使用授权声明江苏科技大学有权保存本人所送交的学位论文的复印件和电子文稿，可以将学位论文的全部或部分上网公布，有权向国家有关部门或机构送交并授权其保存、上网公布本学位论文的复印件或电子文稿。本人电子文稿的内容和纸质论文的内容一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅。本学位论文属于：(1)保密□，在年解密后适用本授权书。(2)不保密□。研究生签名：导师签名：日期：日期：摘要摘要规划识别从提出到现在经过了30多年的发展历程，应用领域有自然语言理解，军事协作，入侵检测，反恐等。200

4、3年，SumitS提出了动态概率关系模型理论，该模型是建立在概率关系模型(PRMs)理论之上的。概率关系模型用来描述领域中对象属性的不确定性的，当给定一个框架结构，概率关系模型会试图为该框架定义一个完整的概率分布。概率关系模型解决了数据学习方法的数据表达太过单调，以及用这些方法来表达数据库中的数据会丢失大量的关系结构信息的问题。通常情况下，智能体在一个不确定的环境下工作，而该不确定的环境中又存在着随时间变化的多个对象和关系。这就要求解决该问题的模型既有丰富的表达能力，又能进行概率推理，还能随着时间的变化而

5、变化。概率关系模型在解决这样的变化情况时不够充分，动态概率关系模型却能够克服概率关系模型的不足，它根据该目标与初始目标的比较来识别出机器操作的目标。本文选取动态概率关系模型方法及应用对规划识别进行深入研究。本文的研究工作主要有：（1）讨论Kautz规划识别方法在时态约束上的基本理论。提出了一个比较常见的应用实例：智能鲜花培育系统。（2）讨论了贝叶斯网络与对象关系的集成。（3）讨论了动态概率关系模型的抽象树及规划器理论。（4）通过matlab仿真，对比一般粒子滤波算法与RB粒子滤波算法，证明了动态概率关系模

6、型在规划识别领域的有效性。（5）提出一种基于动态概率关系模型的top-down规划识别算法，改善了Kautz理论基础上的down-top算法的使用局限性。关键词：规划识别；动态概率关系模型；贝叶斯理论；粒子滤波；故障检测I江苏科技大学工学硕士学位论文AbstractAbstractPlanrecognitionhasbeendevelopedover30years.Itcanbeappliedinthefieldsofnaturallanguageunderstanding,militarycoordin

7、ation,intrusiondetection,anti-terrorist,andsoon.PlanrecognitionbasedonDynamicProbabilisticRelationalModel(DPRMs)wasproposedbySumitSin2003.Thedynamicprobabilisticrelationalmodeltheoryisbasedonprobabilisticrelationalmodeltheory.Themaingoalofprobabilisticrel

8、ationalmodelistodealwiththeuncertaintyinmodelingdomain.Whenaframestructureisgiven,probabilisticrelationmodelattemptstodefineacompleteprobabilisticdistribution.Datalearningmethodisdifficulttoexpressthedata,anditmaylo