基于分层贝叶斯网络的反潜编队对潜威胁估计

应用贝叶斯网络模型进行威胁估计是当前研究的热点和难点。提出了应用分层贝叶斯网络模型构建威胁估计网络,用于估计反潜编队对潜威胁等级。首先,对分层贝叶斯网络模型进行了简要的阐述,并对利用该模型进行威胁估计的可行性进行了分析。其次,分析了反潜编队对潜威胁产生的原因和机理,在此基础上,构建了威胁估计网络。最后,通过算例仿真验证了威胁估计网络的有效性。     

基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计方法研究

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。     

航母编队反潜目标识别和威胁评估仿真

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。     

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.     

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。     

一种新型动态贝叶斯网络及其在威胁评估中的应用

针对利用基本贝叶斯网络进行威胁评估时的不足,提出利用变结构区间概率动态贝叶斯网络(VSIP-DBN)进行威胁评估。对所提出的VSIP-DBN给出了其推理算法。在充分考虑目标的空战态势及空战能力下,建立了威胁评估的VSIP-DBN模型。将观测到的数据利用VSIP-DBN推理算法进行推理,推理结果就是目标的威胁等级。以往的威胁评估需要精确获得目标的模型参数和观测数据,通过仿真对比分析,利用VSIP-DBN建立的威胁评估模型不需要精确给出模型参数,即使出现观测数据的误差,仍能准确评估出目标的威胁程度。     

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.     

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.     

基于离散模糊动态贝叶斯网络的空战威胁估计

对空战中目标的各个特征因素进行了分析,建立了空战目标威胁估计的离散模糊动态贝叶斯网络模型,并利用离散动态贝叶斯网络的直接推理算法进行了仿真计算.仿真结果表明,该方法得到的推理结果与理论分析完全一致,而且能够将各种并不显著的特征因素进行综合,使得各个特征因素间及不同时间片的同一特征因素相互修正补充.为空战威胁估计提供了一种有效而准确的方法.     

基于动态贝叶斯网络的无人战车目标威胁评估

针对传统地面目标威胁评估方法考虑目标类型单一、易受人为主观因素影响且多为静态评估的问题,提出一种基于动态贝叶斯网络的无人战车目标威胁评估方法.分析了无人战车作战问题,选取合理的目标特征并进行模糊处理;根据选取的目标特征,结合专家知识,建立了威胁评估的静态贝叶斯网络;基于动态贝叶斯网络理论,将已建立的静态贝叶斯网络扩展为动态贝叶斯网络;最后,结合算例进行了仿真,并将动态评估结果与静态结果进行对比,表明基于动态贝叶斯网络的威胁评估准确率高、鲁棒性强,更适用于高动态强对抗的实际战场环境.