动态贝叶斯网络
动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network, DBN），是一个随着毗邻时间步骤把不同变量联系起来的贝叶斯网络。这通常被叫做“两个时间片”的贝叶斯网络，因为DBN在任意时间点T，变量的值可以从内在的回归量和直接先验值（time T-1）计算。DBN是BN（Baysian Network）的扩展，BN也称作概率网络（Probabilistic Network）或信念网络（Belief Network）。前言不确定性理论在人工智能机器学习、自动控制领域已经得到越来越广泛的应用。本书以当前国际上不确定性研究领域的核心工具—动态贝叶斯网络为线索,进行了动态网络推理算法、平稳系统动态贝叶斯网络结构学习模型设计、非平稳系统动态网络变结构学习模型设计、基于概率模型进化算法的动态贝叶斯网络结构寻优算法的研究。推理算法以隐变量作为划分依据,讨论了离散、连续、混合模型的推理算法,并进行了算法复杂度及应用领域的讨论;结构学习研究首先从度量体制人手,讨论了动态网络度量体制的可分解性,提出了平稳及非平稳系统网络结构学习模型,以及基于贪婪算法思想的遗传算法寻优思想;最终将推理及结构学习理论用于无人机路径规划、战场态势感知、动态数据挖掘、自主控制领域,并通过大量仿真检验。本书的研究工作得到了西安工业大学专着甚金及国家自然科学基金重大研究计划(90205019)的资助。本书全面系统地介绍了动态贝叶斯网络的相关理论,重点介绍了动态网络的经典应用和国内外的新发展。全书共分9章。第1章概述了动态贝叶斯网络的产生与发展、基本操作及表达。第2章和第3章为本书的理论基础部分,首先从静态网络已经取得的理论成果及研究内容人手,由浅入深引出动态贝叶斯网络的基本概念及研究方向,确定本书将要解决的主要问题:DBN推理问题和连续变量的DBN结构学习问题。第4章在第3章基础上,详细讨论了三类动态贝叶斯网络的推理即隐变量离散、隐变量连续、隐变量混合DBN推理;隐马尔科夫模型是所有离散动态网络的基础,故首先介绍其表达及推理,由此派生出其他离散动态网络,并讨论了奶何将复杂离散网络转化为简单HMM的方法,通过算法复杂度实验分析,明确了离散动态网络的相应属性,得出了相应结论,为合理选择DBN推理算法提供依据;在推理中,若系统参数未知或为时变系统,必然涉及参数学习,故在讨论三类网络的推理中亦涉及参数学习问题。第5章从静态网络结构度量机制入手,讨论并推导出动态贝叶斯网络结构用于网络结构度量的BIC及BD度量机制;通过描述基于概率模型进化算法的构图基础,引出动态贝叶斯网络结构学习机制,即基于贝叶斯优化(BOA)的动态网络结构寻优算法,BOA算法的关键是根据优良解集学习得到动态贝叶斯网络,以及根据动态贝叶斯网络推理生成新个体,前者更为重要,按照本书提出的基于贪婪箅法思想的遗传算法解决动态网络学习,然后应用动态贝叶斯网络前向模拟完成后一步。第6章在此基础上,刻画了基于BD度量体制的平稳动态系统DBN结构学习模型设计,并通过仿真验证了其有效性针对非平稳随机系统DBN的结构学习模型,提出了一种自适应窗口法用于在线自适应学习变结构DBN结构,仿真结果可行。第7章在第4章DBN推理理论的基础上,从以往UCAⅴ路径规划中使用的方法以及涉及的定义、术语等出发,讨论了静态路径规划、动态路进规划及空间路径规划三方面的基本问题,通过对原始 Voronoi图的改进,提出了平面改进型Voronoi图、空间改进型 Voronoi图的概念,以及平面及空间动态路径重规划区域原则等,为动态路径规划提供有力的整体构型支撑,进而应用前几章理论基础,建立基于DBN的战场环境感知模型,仿真结果均表明了构图及动态决策模型的正确性。第8章在DBN推理及结构学习的理论基础上,将其用于自主优化及动态数据挖掘。将BOA及基于概率模型的遗传算法的静态图形的优化机制进行推广,提出了一种动态优化的新方法,利用DBN作为t到t+1代转移网络,适时改变优化的基本条件,实时确立新的种群及优化的方向,使得自主智能体在无人干预下顺利完成一系列复杂任务成为可能,将变结构DBN结构学习模型设计用于动态数据挖掘,实时确定个因素之间的关系。第9章通过两个典型的应Ⅳ用实例,将DN推理学习理论进行融合,并用于实际模型。附录给出了与DN结构度量相关定理、性质的证明,为读者进一步研究和学习动态贝叶斯网络提供参考。本书是作者近年来潜心学习和研究国内外不确定性算法理论、方法和应用成果的一个总结。在本书的编写过程中,得到了西安电子科技大学焦李成教授和清华大学戴琼海教授及英国BankUniversity陈大庆教授的热心指导和鼓励,新加坡南洋理工大学的王海芸博土后审阅了书稿,并提出了许多宝贵意见,特向他们表示衷心的感谢。由于涉及内容广泛及限于作者的学识水平,书中疏漏和不当之处在所难免,希望读者不吝赐教指正。作者目录第1章图模型与贝叶斯网络1.1图模型简介1.2动态贝叶斯网络鲁+垂香曲1.3动态贝叶斯网络应用研究1.3.1动态时序数据分析与挖掘曾··會世57781.3.2无人机的态势感知与路径规划1.3.3.进化算法与动态贝叶斯网络混合优化…10第2章静态贝叶斯网络…112.1静态贝叶斯置信网络2.2贝叶斯网络的特点与应用范围……………152.3贝叶斯网络的研究内容162.3.1计算复杂性162.3.2网络结构的确定问题2.3.3已知结构的参数确定问题…………182.3.4在给定结构上的概率计算…4福通而看高自曲着看西画192.3.5贝叶斯网络推理算法…………………19第3章动态贝叶斯网络基础283.1从静态网到动态网283.1.1概述283.1.2推导…………………………293.1.3动态贝叶斯网络表达要鲁垂鲁鲁中t曲·曹市壘曾曹吾普·量313.2动态贝叶斯网络的研究内容…………353.2.1动态贝叶斯网络推理……………………363.2.2动态贝叶斯网络学习…………………………39第4章动态贝叶斯网络推理464.1隐变量离散动态网络推理464.1.1模型数学描述…………………464.1.2马尔科夫的研究内容…4.1.3隐马尔科夫推理学习仿真…534.1.4隐马尔科夫其他拓扑形式…………564.1.5一般离散动态网络和隐马尔科夫关系584.2动态贝叶斯网络推理算法性能分析604.2.1动态网络转化隐马尔科夫仿真…614.2.2离散动态网络推理算法比较仿真……634.2.3连续动态网络推理比较仿真………724.3模糊推理与隐马尔科夫结合炮火校射……………754.3.1概述…音曲曹香音音音吾晋自粤吾·自·754.3.2模糊动态网络环境感知框架754.4隐变量连续动态网络推理4.4.1模型数学描述…794.4.2卡尔曼滤波图模型推理·日·曹曹曾鲁····804.5混合隐状态动态贝叶斯网络834.5.1模型数学描述……b音量章申曾要中命要即命·甲看834.5.2混合动态贝叶斯网络推理864.5.3混合动态贝叶斯网络学习89第5章动态贝叶斯网络结构学习算法……915.1动态贝叶斯网络结构度量体制…………915.1.1概述…………915.1.2动态网络的贝叶斯信息度量935.1.3动态贝叶斯网络BD度量965.2动态贝叶斯网络度量分解性能分析省着带鲁曹曹曹鲁鲁鲁虚鲁鲁中·985.3构建动态网络结构寻优算法…1145.3.1基于概率模型的进化算法…1155.3.2基于贝叶斯优化构造动态网络结构算法…1165.3.3学习动态贝叶斯网络……………1185.3.4动态夏叶斯网络推理1275.4基于贝叶斯优化构建动态网络结构算法仿真…128第6章动态贝叶斯网络结构学习模型1346.1平稳系统动态网络结构学习模型设计1346.1.1模型设计1356.1.2仿真试验1386.2变结构动态网络自适应结构学习模型设计…………1446,2,1模糊自适应双尺度1446.2.2动态系统非平稳程度和平稳性的测量1516.3非平稳系统网络结构学习仿真试验153第7章基于动态贝叶斯网络的路径规划1657.1无人机平面静态路径规划…1657.1.1基本概念……………1657.1.2基于相同威胁体的路径规划…1667.1.3不同威胁体下平面路径规划1717.1.4路径细化暨要命要曹吾帝吾辛事壶要面要吾吾曹中垂要晋吾曹事1767.2无人机动态路径规划1787,2.1概述1797.2.2平面动态环境下局部路径构图原则1797.2.3威胁变化下无人机平面路径规划………1827.2.4突发威胁体下无人机平面路径重规划研究1867.3无人机空间路径规划研究………………………1907.3.1空间改进型 Voronoi图………1907.3.2威胁变化下局部路径构图区域原则1957.3.3局部路径选择原则及战场感知模型…197第8章基于动态贝叶斯网络的自主控制…1998.1概述…1998.2快速构建决策网络结构方法…2008.2.1链形决策网络模型的建立………2018.2.2决策网络树形模型结构学习算法…2048.2.3一般决策网络结构学习算法2058.3进化算法与动态网络混合优化……2068.3.1算法基本思想2068.3.2转移网络作用中鲁鲁··章鲁···自··………2108.3.3混合优化自主控制算法描述…2108.3.4混合优化自主控制算法软件实现………211第9章无人机自主控制应用研究2249.1基于混合优化的无人机路径重规划.2249.1.1自主控制过程描述2249.1.2混合优化无人机路径规划仿真…2259.2无人机攻击多目标路径规划………………2379.2.1自主控制过程描述……………2389.2.2初始动态网络图构型2399.2.3无人机自主攻击多随机运动目标仿真240附录贝叶斯网络局部结构度量数学基础250A.1链形模型局部结构度量250A.2树形模型局部结构度量253A.3局部贝叶斯网络度量………………………………257参考文献…………………………………262
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最全最详细的flink 中文教程,详细介绍各个接口,并附带demo(一千多页pdf)最全最详细的flink 中文教程,详细介绍各个接口,并附带demo(一千多页pdf)执行配置1.5.7.1程序打包和分布式执行1.5.7.2并行执行1.5.73执行计划1.5.74重启策略1.5.7.5类库158FlinkCeP-Fink的复杂事件处理1.5.8.1风暴兼容性Beta158.2Gelly Flink Graph AP158.3图AP1.5.84迭代图处理1.5.8.4.1类库方法1.584.2图算法1.5.8.4.3图形生成器1.5.844二分图1584.5FlinkML- Flink的机器学习1.5.85快速入门指南1.5.8.5.1如何贡献5.8.5.2交义验证1.58.5.3Distance metrics5.8.54K-Nearest Neighbors关联158.55MinMax scaler1.5.8.5.6Multiple Linear regression1.5.8.5.7在管道的引擎盖下看158.5.8Polynomial Features158.59随机异常值选择1.5.8.5.10Standard scaler158.5.11Alternating Least squares1.5.8.5.12SVM using COCoA1.58.5.13最佳实践1.59AP迁移指南1.5.10部署和运营集群和部署1.6.1独立群集1.6.1.1YARN设置1.6.1.2Mesos设置1.6.1.3Kubernetes设置1.6.14Docker设置1.6.1.5亚马逊网络服务(AWS)1.6.1.6Google Compute Engine设置1.6.1.7MapR设置1.6.1.8Hadoop集成1.6.19JobManager高可用性(HA)1.6.2状态和容错16.3检查点1.6.3.1保存点1.6.3.2状态后台1.6.3.3调整检查点和大状态1.6.3.4配置1.64生产准备清单1.6.5命令行界面166Scala REPl1.6.7Kerberos身份验证设置和配置168SSL设置6.9文件系统1.6.10升级应用程序和Fnk版本1.6.11调试和监控度量1.7.1如何使用日志记录1.7.2历史服务器1.7.3监控检查点1.74监测背压1.7.5监控 REST AP1.7.6调试 Windows和事件时间1.7.7调试类加载1.7.8应用程序分析1.7.9Flink Development1.8将 Flink导入|DE1.8.1从 Source建立Fink8.2内幕组件堆栈1.9.1数据流容错19.2工作和调度19.3任务生命周期194文件系统19.55Apache Flink文档Apache Flink文档译者: flink. sob.cn在线阅读●PDF格式EP∪B格式●MOB格式代码仓库本文档适用于 Apache Flink17 SNAPSHOT版。这些页面的建立时间为09/08/18,中部标准时同07:53:00°Apache Flink是一个用于分布式流和批处理数据处理的开源平台Fnk的核心是流数据流引擎’为数据流上的分布式计算提供数据分发’通信和容错。 Flink在流引擎之上构建批处理’覆盖本机达代支持,托管内存和程序优化。第一步概念∶从Fink的教据流编程模型和分布式运行时环境的基本概念开始。这将有助于您了解文档的其他部分·包括设置和编程指南σ我们建议您先闖读这些部分教程:o实现并运行 Data strean应用程序o设置本地Fink群集编程指南:您可以阅读我们关于基本AP|概念和 Data Stream A門或 Data Set APl的指南’以了解如何编写您的第一个Fink程序。部署在将Fink工作投入生产之前,请阅读生产准备清单发行说明发行说明涵盖了Fink版本之间的重要更改。如果您计划将Fink设置升级到更高版本,请仔细阅读这些说明。Fink1.6发行说明Fink1.5发行说明。外部资源6Apache Flink文档● Flink Forward: Flink forward网站和 You tube上提供了以往会议的讲座。使用 Apache Flink进行强大的流处理是一个很好的起点●培训∷数据工匠的培训材料包括幻灯片·练习和示例解決方案。·博客: Apache Flink和数据工匠博客发布了有关Fink的频繁深入的技术文章概念概念数据流编程模型数据流编程模型译者: flink. sob.cn抽象层次Flink提供不同级别的抽象来开发流/批处理应用程序SQLHigh-level LanguageTable AplDeclarative dslDataStream/Data Set APICore aplsStateful Stream ProcessingLoW-level building blockstreams, state, [event] time)●最低级抽象只提供有状态流。它通过卩 rocess Function嵌入到 Datastream aF丨中。它允许用户自由处理来自一个或多个流的事件,并使用一致的容错状态此外,用户可以注册事件时间和处理时间回调,允许程序实现复杂的计算实际上,大多数应用程序不需要上逑低级抽象,而是针对 Core a叫编程,如Data stream AP(有界/无界流)和 Data set ap(有界数据集)。这些流畅的A門提供了用于数据处理的通用构建坎’例如各种形式的用户指定的转换’连接’聚合’窗口’状态等。在这些AP丨中处理的数据类型在相应的编程语言中表示为类低级尸 rocess function与 Data stream A尸/集成’因此只能对某些算子操作进行低级抽象。该数据集A尸隈提供的有限数据集的其他原语,如循环/迭代。●该 Table ap是为中心的声明性DSL表,其可被动态地改变的表(表示流时)。该 Table a門遵循(扩展)关系模型:表有一个模式连接(类似于在关系数据库中的表)和A門|提供可比的算子操作·如选择,项目,连接,分组依据’聚合等 Table a門程序以声明方式定乂应该执行的逻辑算子操作,而不是准确指定算子操作代码的外观。虽然 Table ap丨可以通过各种类型的用户定义西数进行扩展’但它的表现力不如 Core AP’但使用更简洁(编写的代码更少)。此外, Table a門l程序还会通过优化程序·在执行之前应用优化规则。可以在衣和 Data strean/ Data set之同无缝转换’允许程序混合7 ble aP以及Data Stream u Data Set API数据流编程模型Flink提供的最高级抽象是SQL。这种抽象在语义和表达方面类似于7ab/eA門·但是将程序表示为SQL查询表达式。在SQL抽象与 Table apl紧密地相互作用’和SQL查询可以通过定义表来执行7ab/eA尸程序和数据流Flink程序的基夲构建块是流和转换。(请注意,Fink的 Data set a|中使用的Data Set也是内部流-稍后会详细介绍。)从概念上讲·流是(可能水无止境的数据记录流’而转换是将一个或多个流作为一个或多个流的算子操作。输入’并产生一个或多个输出流。执行时’Fink程序映射到流数据流’由流和转换算亍纽成σ毎个数据流都以一个或多个源开头,并以一个或多个接收器结東。数据流类似于任意有向无环图(DAG)°尽管通过迭代结构允许特殊形式的循环,但为了简单起见’我们将在大多数情况下对此进行掩饰。Datastream lines env. addsourceSourrenew FlinkKafkaconsumer>(.)Datastream Event> events =lines. map((line)-> carse(line)了FBs∫n?ato胃Datastrearrs-atis-.cs> statskerby (id"!fransformationtimewindow (Time, seconds(10)apply(new MyWNindowAggregationFurction();stas. addsink(new Rolling sink(path),SinkLsourceT! ansforratio门sinkperatorOperatorsOperatorkey By(/Sourcemap() window()SinkapplystreamStreaming Datarow通常,程序中的转換与数据流中的算子之同存在一对一的对应关系。但是,有时一个转换可能包含多个转换算子源流和接收器记录在流连接器和批处理连接器文档中。 Data Stream算子和 Data Set转换中记录了转换。10
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