面向可扩展监测的因子化粒子方法
人工智能
2013-01-07 v1
摘要
动态贝叶斯网络中的精确监测难以处理，因此近似算法必不可少。本文提出一类新的近似监测算法，融合了粒子滤波与 Boyen-Koller 方法的最佳特性。我们的算法以因子化粒子集合的形式维护信念状态的近似表示，这些粒子对应于状态变量簇的样本。实证结果表明，在大规模系统上，我们的算法性能优于普通粒子滤波和 Boyen-Koller 算法。
引用
@article{arxiv.1301.0590,
title = {Factored Particles for Scalable Monitoring},
author = {Brenda Ng and Leonid Peshkin and Avi Pfeffer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1301.0590},
year = {2013}
}
备注
Appears in Proceedings of the Eighteenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI2002)