动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks,DBN)是能够对时序数据进行处理的贝叶斯网络,它适用于动态系统的学习和推理,是一种具有很大潜力的数据挖掘技术...
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...作为一种基于概率和统计理论的决策分析工具,非常适用于描述应用领域内的非线性关系和由随机现象引起的不确定性,具有强大的知识表达能力和概率推理能力.动态贝叶斯网络(DBN)是对贝叶斯网络在时序过程建模方面的扩展,其随机变量集合可以随时间不断演化,是复杂随机过程的一种压缩表示.
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基于因素化表示的强化学习方法研究 - docin.com豆丁网 中验证算法效果。 最后提出了一种新的基于因素法方法的TD（名）算法。其基本思想是状态因 素化表示，通过动态贝叶斯网络（DynamicBayesNetworks，DBNs）表示Markov 决策过程（Markov decisionProcess，MDP）中的状态概率转移函
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基于动态贝叶斯网络 dynamic bayesian networks ; DBN
离散动态贝叶斯网络 discrete dynamic Bayesian network
模型和动态贝叶斯网络 Dynamic Bayesian Networks ; DBN
用动态贝叶斯网络 Dynamic Bayesian Network
混合动态贝叶斯网络 Hybrid Dynamic Bayesian Network
采用动态贝叶斯网络 DBN ; DynamicBayesianNetwork
开展以动态贝叶斯网络 DynamicBayesianNetwork ; DBN
通过动态贝叶斯网络 DBNS ; Dynamic Bayes Networks
采用了动态贝叶斯网络 DynamicBayesianNetwork
In the recognition of dynamic system, different structures of Dynamic Bayesian Network are designed for different problems, in which many kinds of weak information are fused to be strong information.
在动态过程识别中，动态贝叶斯网络可以根据具体问题设计具体的动态贝叶斯网络结构。
参考来源 - 非特定人自然的人体动作识别·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
最后给出了用于时间序列分析的动态贝叶斯网络的实例。
In the last, we give an example of dynamical Bayesian networks for time series data analysis.
动态贝叶斯网络(DBN)，以其扩展性和对时间序列的强大描述、推导和学习能力，逐渐被应用于连续语音识别中。
Dynamic Bayesian Network (DBN), because of extensibility, powerful description, inference and learning abilities for the time series, being used in the speech recognition.
分析了音视频联合建模的层级结构，利用动态贝叶斯网络对不同层级的音视频关联关系建立模型，并基于该模型进行音视频说话人识别的实验。
According to the hierarchical structure of audio-visual bimodal modeling, a new DBN is constructed to describe the natural audio and visual state asynchrony as well as their conditional .
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