基于动态贝叶斯网络的弹道导弹态势评估模型研究

针对弹道导弹态势评估的特点,分析了弹道导弹的作战过程和弹道导弹主动段作战特点。在此基础上,给出了动态贝叶斯网络用于弹道导弹态势评估的建模过程,建立了基于动态贝叶斯网络的弹道导弹态势评估模型,并依据观测到的数据对模型进行了仿真,结果表明,将动态贝叶斯网络应用于弹道导弹的态势评估模型是可行的,该模型能够对飞行中的弹道导弹态势快速准确作出评估。     

基于贝叶斯网络的态势估计时间推理方法

基于贝叶斯网络的态势估计方法是目前态势估计领域中的主要方法之一,然而,传统的贝叶斯网络不具备时间语义,因此无法解决态势估计中的时间推理问题.基于此,对贝叶斯网络进行改造,研究了时间贝叶斯网络的构建方法.通过一个战场想定,说明了时间贝叶斯网络构建、推理的过程与方法,证明了提出方法的有效性.     

贝叶斯网络用于作战态势评估

作为一种知识表示和进行概率推理的框架,贝叶斯网络在具有内在不确定性的推理和决策问题中得到了广泛的应用.因果推理是态势评估中的一个重要环节,用贝叶斯网络找出态势假设和事件之间的潜在关系,正是态势评估所需完成的功能.提出了构建贝叶斯网络进行态势估计的步骤,分析了态势估计系统事件的层次.给出一个具体的实例,演示了使用贝叶斯网络进行态势估计的过程.     

基于贝叶斯网络的态势认识

态势认识的本质是通过因果推理进行态势理解和诊断推理以实现态势预测,不确定性知识表示和推理是态势认识过程中需要解决的两个重要问题。基于贝叶斯网络易于进行不确定性推理的优点,综合应用贝叶斯网络因果推理和诊断推理,提出了态势认识的贝叶斯网络模型,应用贝叶斯网络信息传播算法,给出了态势认识系统实现的方法,并通过实例计算论证了该方法的可行性和实用性。     

用于态势估计的贝叶斯网络方法

态势估计系统需要对大量的不确定性知识进行处理,不确定性知识表示和推理是态势估计中的研究热点.利用贝叶斯网络技术,可以实现对不确定性知识的处理.为此讨论了贝叶斯网络理论,详细分析了态势估计的功能模型,提出事件检测是态势估计的核心和起点,研究了用于态势估计的贝叶斯网络的构建方法.该方法充分考虑贝叶斯网络的几项基本要素,可以解决态势估计领域中贝叶斯网络的构建问题.贝叶斯网络技术在态势估计领域具有广阔的前景,将极大地推动态势估计系统的发展.     

空地对抗决策中粗糙贝叶斯理论应用

模糊逻辑作为模糊语言描述系统,既可以描述应用系统的定量模型也可以描述其定性模型,粗糙贝叶斯在具有内在不确定性的推理和决策问题中得到了广泛的应用。首先分析了使用粗糙贝叶斯网络进行态势评估知识表示问题;其次提出了构建粗糙贝叶斯网络进行态势评估的步骤;最后给出一个具体的实例,演示了在防空作战战场中使用粗糙贝叶斯网络进行态势评估的过程。     

基于贝叶斯网络的威胁识别

根据威胁识别与贝叶斯网络的特点,提出了基于贝叶斯网络的威胁识别方法.分析了使用贝叶斯网络进行威胁估计表示问题,提出了构建贝叶斯网络进行威胁估计的步骤.最后,给出一个具体的实例,演示了使用贝叶斯网络进行威胁识别的过程,实现了战场态势中蓝方机群对红方战术意图的提前预测.     

贝叶斯网络在军事作战中的应用现状及展望

介绍了贝叶斯网络的产生及其研究概况，详细阐述了国内外关于贝叶斯网络在军事作战领域的应用研究状况，特别是在战场态势威胁评估、装备损伤评估、目标毁伤效能评估、智能攻击决策、目标侦查与识别、飞行安全六个领域的研究成果。进一步论述了贝叶斯网络在军事应用研究方面存在的问题，指出了贝叶斯网络在军事应用领域中的研究热点、难点。对贝叶斯网络的军用前景做出了总结和展望。     

贝叶斯网络的对地多目标攻击决策

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.     

基于模块化的动态贝叶斯网络的安全态势评估模型

针对由网络信息系统结构变动引起的安全态势评估时效性差的问题,结合层次网络和模块网络的优点,建立了基于模块化动态贝叶斯网络的态势评估模型。首先,通过判断节点间是否存在有向连接,建立子系统的动态贝叶斯网络模块单元;然后,由若干模块单元和独立节点构建整体的动态贝叶斯网络,并利用约束递归算法学习网络概率参数;最后,通过仿真测试验证该模型的正确性。