基于DIS证据推理的高炮武器系统效能评估

阐述了D/S证据推理的数学原理,探讨了D/S证据推理方法在高炮武器系统效能评估中的应用,并建立了高炮武器系统效能评估模型,最后结合具体实例进行分析。     

基于D/S证据推理的高炮武器系统效能评估

阐述了D/S证据推理的数学原理,探讨了D/S证据推理方法在高炮武器系统效能评估中的应用,并建立了高炮武器系统效能评估模型,最后结合具体实例进行分析.     

基于D-S证据推理的C3I系统效能评估

阐述了D-S证据推理的数学原理,探讨了D-S证据推理方法在C3I系统效能评估中的应用,并建立了C3I系统效能评估模型,最后结合具体实例进行分析.     

多属性融合的坦克分队作战效能评估

现代条件下战场情况复杂,影响作战效能的因素众多且具有不确定性,为了获得对作战效能更为准确,可靠的评价,构建了一种新的基于多属性融合的坦克分队作战效能评估模型。结合已有的证据理论改进算法,给出了一种新的解决冲突证据的组合规则,并提出了一种新的组合策略,将其应用于评估模型中定性指标的融合;通过线性与非线性综合加权的方法求得评价的综合分值,得出了最终的评估结果。通过实例表明,该模型符合评估实际,对多属性模型的评估具有一定的借鉴意义。     

模糊离散动态贝叶斯网络的目标威胁等级评估

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。     

基于云模型和D-S证据推理的防空信息战系统效能评估

基于对防空信息战的因素分析,建立了防空信息战系统指标体系,论述了D-S证据推理的数学性质及其证据合成法则,提出了基于云模型的定性评测和证据推理的综合评价方法,通过证据推理的聚合作用,综合多个不同类型专家的意见,结合云理论实现定性与定量之间的相互转换.最后对防空信息战系统进行实例分析,证明该方法的科学性和直观性,从而拓展了武器系统效能分析的思路.     

贝叶斯网络推理在信息系统安全风险评估中的应用

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。     

基于D-S证据理论的航母舰机融合效能评估方法

航空母舰舰机融合是航母本舰与舰载机的深度协同,舰机融合效能能直观地反映航空母舰的整体作战效能,提高舰机融合程度对于提升航空母舰作战能力具有重要意义.通过分析航空母舰舰机融合的特点规律,构建了航空母舰舰机融合效能的评价指标体系,针对存在冲突的多证据指标数据融合问题,应用改进后的D-S证据理论建立了航母舰机融合效能评估模型,通过案例进行了运用检验,可为航空母舰作战效能评估及未来舰机融合向深度发展提供重要应用算法和理论依据.     

基于功效系数的防空兵通信网效能分析与评估

针对防空兵通信网效能评估问题,提出一种新的评价方法——功效系数层次递归合成算法。该算法利用向量相似度建立系统能力与任务使命之间的联系,分层递归地求取了系统效能。在效能评估过程中,该算法对指标向量和使命向量进行了功效匹配,可对各指标进行实时监测,优劣分析,并求取劣势指标对系统整体效能的影响程度,可通过改善劣势指标来提高系统整体效能。最后通过对防空兵通信网效能的分析评估,验证了此方法的有效性和实用性。     

贝叶斯网络的编队对地攻击作战效能评估

针对影响编队作战效能的不确定性因素,提出基于灰色模糊贝叶斯网络的作战效能评估模型.该模型首先将不确定性因素分为灰色模糊域和概率域两大类,然后在灰色模糊域使用灰色模糊综合评判对不确定性因素进行评判,并运用可能性概率转换理论将评判结果转换为概率域知识,最后在概率知识域使用贝叶斯网络推理算法得到作战效能评估指标值.实例计算表明,该方法能够较好地量化处理不确定性知识,具有一定的实用性.