基于FDBN的空中目标威胁评估方法

为了更好地处理各类探测数据中的模糊性和不确定性,通过模糊化方法将威胁评估动态贝叶斯网络局部进行模糊化处理,处理后的动态威胁值进行解模糊的方法转化为概率域的知识,这样不仅简化了网络结构,同时结合模糊理论的知识表达能力和DBN的强推理能力。最后将相应观测证据输入到简化后的DBN网络中,相应仿真研究表明,该方法能有效地对空中目标威胁度进行实时评估。     

基于贝叶斯网络的防空作战战损评估模型构建

在防空作战中,为了有效地对战机战损进行评估,结合相关专家知识并引入贝叶斯网络进行评估模型的构建。通过引入Noisy-Or Gate模型简化网络的条件概率表(CPT)的获得,降低参数获得的复杂度。网络的推理采用精确推理中的团树传播算法,能够快速进行后验概率的推理与预测。在可视化软件Genie中的仿真结果表明,该网络模型能对不同战场证据进行快速的推理分析,为防空作战战损评估和指挥员的战术调整提供了一定的科学依据。