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贝叶斯网络的对地多目标攻击决策 总被引:2,自引:0,他引:2
利用贝叶斯网络的推理模型以及相应于此模型的推理算法,对多目标攻击时目标的选择和攻击排序进行研究.研究结果表明,基于贝叶斯网络的威胁等级评估算法是一种有效的评估算法,其结果能够比较准确地反映威胁源的真实威胁程度,进而能够有效地进行决策. 相似文献
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针对空战态势中威胁评估传统方法存在缺乏自学习能力和面对大样本数据集推理能力不足的问题,提出了利用深度学习的基于标准化全连接残差网络空战目标威胁评估的方法。将影响空战目标威胁的主要因素作为输入,利用普通全连接神经网络训练模型的自学习能力,结合批量标准化(Batch Normalization)的优化算法和结构优化的残差网络(ResNet)增强网络的自学习能力,比较了样本的标记和网络模型的输出。分析了训练样本个数对网络训练准确率和损失变化的影响,对比了3种不同数据量下的训练模型在同一测试集下测试的准确率和损失变化。结果表明,该方法可以快速准确地评估空战中目标的威胁程度。 相似文献
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模糊离散动态贝叶斯网络的目标威胁等级评估 总被引:1,自引:0,他引:1
动态贝叶斯网络作为一种智能推理工具在处理不确定推理问题中显示出强大的生命力,但是存在难于处理连续变量的推理问题。将模糊理论与动态贝叶斯网络相结合,提出一种模糊分类的方法,将连续变量模糊分类为动态贝叶斯网络能够应用的证据信息用于推理,并建立目标威胁等级评估模型,应用直接推理算法对该网络进行推理。仿真结果表明,该分类方法与动态贝叶斯网络结合能够很好地处理连续变量推理的问题。 相似文献
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稳态条件高斯推理在电磁态势估计中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
根据电磁态势估计原理,建立含连续结点和离散结点的混合贝叶斯网络模型,对一级融合的输出数据进行二级处理,估计干扰前后单架飞机对单个保护目标的威胁的变化情况。针对传统的连接树推理算法的不足,提出稳态条件高斯推理算法。新算法不仅能实现数值稳定性,还能根据高斯混合模型精确计算查询结点的边缘概率密度。仿真实验表明,稳态条件高斯推理是解决电磁态势估计问题的一种有效方法,且威胁估计的精度高。 相似文献
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贝叶斯网络推理在信息系统安全风险评估中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于贝叶斯网络推理的安全风险评估方法。从实际出发建立信息系统的贝叶斯网络模型,根据专家给出的先验信息,结合获得的证据信息,运用Pearl方法完成对模型的评估,给出在特定条件下模型的计算——线性推理算法。最后,以实例分析信息系统安全评估的实现过程,结果表明,该方法可行、有效。 相似文献
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针对当前威胁估计中存在的问题,提出了基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计方法。文章从威胁估计的概念出发,构建了基于贝叶斯网络的威胁估计功能框架,在对输入的防空作战事件进行分类定义的基础上,给出了事件关联在贝叶斯网络中的实现方法,同时对模型的建立步骤进行了说明。文中提出的威胁估计方法在融合了目标威胁先验信息的基础上,通过战场观测到的不确定信息进行推理,其结果具有很强的可信性,相应的建模思路可为威胁估计系统的构建提供有益的参考。文章的最后以一个示例说明了方法的有效性。 相似文献
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采用贝叶斯网络模型对目标识别、威胁评估是一种有效的定量分析方法。这里首次将贝叶斯网络模型运用到航母编队作战决策中识别水下目标和评估威胁等级。结合部队实际情况分别构建目标识别和威胁评估贝叶斯网络模型;基于部队实践数据、院校专家和查阅资料构建符合实际情况的条件概率表;最后通过仿真实验对水下目标进行识别和评估威胁等级,对比部队相关数据验证了贝叶斯网络对航母编队目标识别和威胁评估的有效性,能够为航母编队指挥员反潜作战提供一定的辅助决策。 相似文献
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贝叶斯网络下考虑攻击企图的目标威胁评估 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决舰艇编队的防空目标威胁评估问题,针对现有威胁评估方法中忽略目标攻击企图,且只进行静态评估而未考虑目标机动导致的运动参数变化对威胁评估的影响之不足,提出了利用目标攻击时所表现出来的特征参数进行攻击企图估计,并分析了影响机动目标威胁程度的相关参数和变量,以目标信息更新周期为不同时间片,建立了用于动态评估目标威胁度的离散模糊动态贝叶斯网络结构模型。为适应编队防空中火力通道多、目标批次多的特点,将一般威胁等级从3级划分扩展为5级划分。给出了网络中主要节点的状态转移概率表和条件概率表。通过对机动目标按照典型攻击航路的威胁度变化仿真表明,所建立的模型和采用的方法合理有效,能够较为准确地反映目标威胁,贴近实战。 相似文献