1. 本选题研究的目的及意义
偏潜马尔科夫模型（PartiallyObservableMarkovDecisionProcess，POMDP）作为一种能够有效处理系统中不确定性的强大工具，近年来在机器学习、人工智能、信号处理等领域得到了广泛的应用。
贝叶斯统计分析作为一种灵活且严谨的统计推断方法，为POMDP模型的参数估计、模型选择和预测推断提供了强大的理论支持。
因此，本选题以“偏潜马尔科夫模型的贝叶斯统计分析”为题，研究如何利用贝叶斯统计方法对POMDP模型进行更精确、更可靠的分析，具有重要的理论意义和实际应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
偏潜马尔科夫模型(POMDP)自上世纪70年代提出以来，在学术界和工业界都受到了广泛关注。
贝叶斯统计作为一种经典的统计推断方法，近年来在机器学习领域的应用越来越广泛。
将贝叶斯统计应用于POMDP模型的分析，成为当前研究的热点之一。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将从以下几个方面对偏潜马尔科夫模型的贝叶斯统计分析进行深入研究：1.研究偏潜马尔科夫模型的模型结构、参数特点以及模型假设，分析贝叶斯统计分析方法应用于该模型的可行性和优势。
2.探讨如何选择合适的先验分布，以结合专家知识或历史数据对模型参数进行有效的约束。
3.研究如何利用贝叶斯统计方法，例如马尔科夫链蒙特卡罗方法(MCMC)或变分推断方法，对偏潜马尔科夫模型的参数进行估计，并分析不同估计方法的优缺点。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和实例应用相结合的研究方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：深入研究偏潜马尔科夫模型和贝叶斯统计分析的相关理论、方法和应用，广泛查阅国内外相关领域的文献资料，了解该领域的最新研究动态和发展趋势，为本研究奠定坚实的理论基础。
2.模型构建与分析阶段：深入分析偏潜马尔科夫模型的模型结构、特点和假设，研究其适用条件和局限性，并结合贝叶斯统计分析方法的特点，构建基于贝叶斯统计分析的偏潜马尔科夫模型分析框架。
3.算法设计与实现阶段：针对偏潜马尔科夫模型的参数估计、模型选择和预测推断等关键问题，设计相应的贝叶斯统计分析算法。
5. 研究的创新点
本研究的创新点在于：1.将贝叶斯统计分析方法系统地应用于偏潜马尔科夫模型的分析中，提出基于贝叶斯统计框架的模型参数估计、模型选择和预测推断方法。
2.研究适用于偏潜马尔科夫模型的先验分布选择方法，并分析不同先验分布对模型参数估计和预测推断的影响。
3.提出基于贝叶斯统计的偏潜马尔科夫模型比较和选择方法，为确定最优模型结构和参数设置提供理论依据。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 黄友,彭小奇,刘妍.面向多源观测数据的贝叶斯网络结构学习综述[J].计算机应用研究,2021,38(10):2913-2921,2927.
[2] 王硕,郭文强,李洪波,等.基于改进贝叶斯网络的多元时间序列预测方法研究[J].仪器仪表学报,2022,43(01):185-194.
[3] 王宁,陈圣群,李杰,等.基于贝叶斯网络的航空发动机剩余寿命预测方法[J].推进技术,2021,42(12):3037-3045.
