规划识别是人工智能中一个活跃的研究领域。自从Schmidt, Sridharan和Goodson在1978年第一次将规划识别作为一个研究问题提出后,有越来越多的研究者加入到这一领域中来。最为突出的是Kautz和Allen在1986年提出了一种通用的规划识别模型,这一模型几乎囊括了规划识别的所有子任务,是规划识别的第一个形式化理论。在以前的规划识别中,我们通常假设被观察主体所发出的动作是真实动作,且仅仅是为了达到其最终目的的。在这种假设的约束下,我们不得不坚信被观察主体所发出的动作都是必要的识别依据,忽略任何一个动作所做出的判断都是错误的。这种假设对于两种规划识别来说都有明显弊端。对于“洞孔式”识别来说,被观察主体的一些错误操作会作为观察主体的识别依据;对于对手规划识别来说,由于被观察主体与观察主体处在敌对状态,这时被观察主体所发出的动作有三种:一是为达到其目的必然动作,二是错误动作,三是为使对方做出错误判断的误导动作。而这三种动作都作为识别依据显然是不合理的。对于错误动作和误导动作,我们必须采取适当的方法加以判断,以做出正确的识别。本文主要针对误导动作问题进行了相应的研究。提出置信度、相关关系、相关动作序列等新概念,并给出置信度的计算方法,其中包括完全可观察规划识别中置信度的计算以及部分可观察规划识别中置信度的计算。并给出一种根据相关动作序列置信度的计算结果,来判断规划识别中已观察动作是否为误导动作的算法。提出了最大基数假设,与kautz规划识别中的最小基数假设不同,该假设没有盲目的删减根节点,而是最大范围地选取了根节点,因此为误导动作的剔除和不可观察动作的添加提供了必要的准备。在这些理论基础上构建出一个新的识别器,该识别器通过访问规划库,可以向部分可观察的动作序列中添加不可观察动作,并能识别出误导动作。误导动作是广泛存在的,因此研究误导动作理论对扩大规划识别的应用领域有着重要的学术价值。该识别器能够增强规划识别的准确度,在入侵检测、网络安全等方面有着很好的应用前景。