【摘 要】
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粒子滤波(PF)是动态贝叶斯网络(DBN)的一种近似推理算法,虽然重抽样过程的引入能有效减轻PF的退化现象,却带来了采样枯竭问题,导致推理精度下降.提出一种进化粒子滤波(EPF)推
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粒子滤波(PF)是动态贝叶斯网络(DBN)的一种近似推理算法,虽然重抽样过程的引入能有效减轻PF的退化现象,却带来了采样枯竭问题,导致推理精度下降.提出一种进化粒子滤波(EPF)推理算法,把离散粒子群优化(DPSO)技术引入到传统PF中,利用DPSO的迭代寻优能力重新分配粒子,使粒子的表示更加接近真实后验概率密度,以提高PF的推理精度.在离散DBN上的概率推理实验结果表明了EPF算法的有效性.
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