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摘要:
提出了一种用传感器对环境的识别信息进行局部路径规划的智能方法.针对实际交通中存在的最优解失效问题,将蚁群算法求取的信息素数值作为状态先验概率数据,用贝叶斯决策理论计算最小条件风险进行次优路径的选择,并提出超级风险的概念用于实现智能化的决策变更.实验结果证明:该方法能达到预期效果.
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文献信息
篇名 贝叶斯决策在传感器识别中的应用
来源期刊 传感器与微系统 学科 工学
关键词 贝叶斯决策 蚁群算法 离散优化 路径规划
年,卷(期) 2009,(4) 所属期刊栏目 应用技术
研究方向 页码范围 111-113
页数 3页 分类号 TP242
字数 2066字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-9787.2009.04.036
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵英凯 南京工业大学自动化学院 116 1452 17.0 33.0
2 刘佶鑫 南京工业大学自动化学院 7 10 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (6)
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  • 引证文献(0)
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研究主题发展历程
节点文献
贝叶斯决策
蚁群算法
离散优化
路径规划
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
传感器与微系统
月刊
1000-9787
23-1537/TN
大16开
哈尔滨市南岗区一曼街29号
14-203
1982
chi
出版文献量(篇)
9750
总下载数(次)
43
总被引数(次)
66438
相关基金
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
论文1v1指导