计算机科学 ›› 2009, Vol. 36 ›› Issue (6): 214-216.
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摘要： BK算法是动态贝叶斯网络（DBNs）的一种主要近似推理方法，但对网络的人工分割会引入较大误差。首先通过将决策结点转换成随机结点，给出基于DBNs的Robocup协作问题的一种建模方法；然后，给出一种引入分割团的新BK算法，以减小网络分割产生的误差，并对Robocup中的两个球员配合射门问题进行推理。引入分割团的BK算法和1．5片联合树推理算法的比较实验结果表明，引入分割团使BK算法在精度损失较小的情况下，时间性能有显著提高。
关键词: 动态贝叶斯网络 近似推理 BK算法 1．5片联合树
Abstract: Boyen-Koller（BK） algorithm is the primary algorithm of approximate inference for DBNs,however,more eror is introduced by the artificial division of the network. A new modeling means of cooperation problem in Robocup was given in this paper based on DBNs b
Key words: Dynamic Bayesian networks, Approximate inference, BK algorithm, 1.5-slice junction tree
. 引入分割团的BK推理算法及其在Robocup中的应用[J]. 计算机科学, 2009, 36(6): 214-216. https://doi.org/
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