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。     

基于直觉模糊贝叶斯网络的不确定性推理方法

针对模糊贝叶斯网络模型对战场态势信息不确定性描述与推理方面的局限性,利用直觉模糊属性函数表示贝叶斯网络节点概率以及变量间的因果依赖关系,给出了直觉模糊贝叶斯网络(IFBN)的定义,证明了节点直觉模糊性在贝叶斯网络推理中的可传播性,并提出了基于IFBN的不确定性推理方法,有效地提高了贝叶斯网络模型推理的准确性,增强了军事态势评估系统形成正确战场感知的作战效能。最后通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。     

基于贝叶斯网络的潜艇攻击决策研究

BN(贝叶斯网)被认为是人工智能研究中不确定性知识表示和推理的重要工具,广泛应用到复杂系统的建模等领域。贝叶斯网络高效的推理算法非常适合解决不确定性军事决策问题,分析了潜艇攻击决策问题的复杂性和不确定性,提出了构建贝叶斯网络进行攻击决策的步骤,通过具体实例,对用贝叶斯网络推理解决潜艇攻击决策问题进行了初步探讨。     

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。     

复杂舰船目标毁伤评估模型建立方法研究

针对舰船目标毁伤效果评估问题的复杂性和困难,利用贝叶斯网络在不确定性推理计算方面的优势,计算总结出目标舰船毁伤后舱室的毁伤规律,同时根据同层节点不同工作流程关系,分别采用维修时间统计法和权重对比法确定各节点不同状态组合参数,完成贝叶斯网络评估模型的建立,较好地推理计算了目标舰船模型中所有可能工况的总体毁伤结果,得到全工况舰船目标总体毁伤状态表,结合蒙特卡洛模拟导弹打靶试验结果,进一步推导出导弹对舰船目标的总体毁伤概率,实现反舰导弹毁伤威力的定量评估。     

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。     

动态贝叶斯网络的无人机炮火校射

动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks-DBNs),是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的一个有力工具.提出将隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models-HMMs)图形模式与贝叶斯网络结合起来构成DBN,将其用于无人机照相侦察情报的推理分析,决定炮火优先打击区域.首先建立动态贝叶斯网络的战场态势变化模型,而后应用HMM的推理算法获得当前隐含序列最优估计,且可预测出未来战场态势.最后应用模糊推理获得优先打击的区域号.仿真结果表明了模型的可行性.该方法有效解决了贝叶斯网络对于瞬间变化战场态势推理的不足的缺陷,为炮兵指挥员更好地运用火力,分出主次奠定了基础.     

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.     

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.     

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。     

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.     

基于贝叶斯网络的作战目标评估

在作战指挥决策活动的筹划阶段,对敌体系要害和关键点的分析,当前尚未形成系统方法。针对此问题,利用贝叶斯网络在非精确知识表达与推理领域的优势,提出了综合考虑目标价值、打击难度、打击效果等因素的作战目标评估模型。根据判别贝叶斯网络分类器性能优于生成贝叶斯网络分类器的特点,在经相关领域专家论证的样本数据集的基础上,采取梯度下降法训练得出评估模型各结点条件概率分布。最后,利用Netica仿真软件,经样本数据测试,证明了作战目标评估模型的合理性。     

基于贝叶斯网络的空中目标作战企图识别研究

研究探讨了空中目标作战企图的识别问题.提出了基于贝叶斯网络和模糊逻辑相结合的空中目标作战企图识别方法,通过专家知识建立网络模型的结构,运用案例库分析来训练网络模型的边缘概率和条件概率参数,并用简单的示例推理验证了模型的有效性,该模型可以在有证据缺失的情况下进行推理.     

无人机航迹规划中动态威胁评估方法

无人机利用动态威胁评估方法可以对航迹中的动态威胁等级进行评估,然后根据评估结果制定相应的规避策略完成规避动作。针对无人机航迹规划中动态威胁的规避问题,提出了基于模糊离散动态贝叶斯网络的动态威胁评估方法。基于模糊分类的信息处理技术可以处理部分连续观测值问题,基于动态贝叶斯网络的推理技术能利用先验信息和离散的证据信息进行不确定性推理,最后推理评估得到动态威胁等级。仿真结果表明,该评估方法在处理时序上不确定性问题具有较强的优势以及很好的鲁棒性。     

基于贝叶斯网络的武器装备体系作战效能评估方法

武器装备体系的作战效能呈现非线性、对抗性、动态性等特点,武器装备体系的建设发展对评估模型的应用分析提出更高的要求。由于贝叶斯网络具备对武器装备体系的效能与指标之间的非线性关系的良好映射能力、对动态过程良好的描述能力、良好的推理分析的能力,基于贝叶斯网络的作战效能评估成为了该领域目前的研究热点之一。论述了武器装备体系的作战效能评估以及贝叶斯网络的发展现状,及基于贝叶斯网络的作战效能评估方法的研究现状,指出了基于贝叶斯网络的武器装备体系作战效能评估方法的发展方向。     

基于贝叶斯网络的火箭发动机失效预警

针对固体火箭发动机失效风险的诸多不确定性,构建了火箭发动机失效风险的贝叶斯网络拓扑,将各类风险诱因纳入到具有因果关联的网络结构中,基于贝叶斯推理规则,利用条件概率计算了各种指标对发动机的影响程度。预警模型结果表明,借助装备结构关系构建的贝叶斯网络更贴合其故障关联性和传播路径,可以较好地实现失效预警。     

动态多连片贝叶斯网络在复杂管路系统故障诊断中的应用研究

为解决复杂管路系统的实时故障诊断推理问题,提出了多连片动态贝叶斯网络分布式协同推理的故障诊断方法。该方法将一个复杂的贝叶斯网络分割成若干个有重叠的贝叶斯子网,根据贝叶斯网络在时间序列上的动态特性,以中央冷却水系统为例建立了两时间片最小组件级和分布式多连片系统级的感知模型,通过实验进行了中央冷却水系统故障诊断分析,实现了传感器不足情况下的协同分布式推理。实验结果表明了基于多连片贝叶斯网络的协同故障诊断方法的正确性和有效性。     

基于贝叶斯网络的装甲目标战术企图推理模型构建

以贝叶斯网络理论为基础,分析基于贝叶斯网络的目标企图推理框架,从目标状态、目标性质、战场环境和战术特性4个方面提取节点,在分析这4个节点拓扑结构的基础上,构建了装甲目标战术企图推理的贝叶斯网络拓扑结构。     

变结构离散动态贝叶斯网络的快速推理算法

变结构离散动态贝叶斯网络是对传统离散动态贝叶斯网络的推广,具有更广泛的建模应用价值,但是其推理算法还有待进一步完善.针对变结构离散动态贝叶斯网络的推理算法难以理解、编程计算难、推理速度慢的问题,给出了实现变结构离散动态贝叶斯推理算法的数据结构,并推导了进行并行计算的推理算法和编程步骤,并通过实例进行了算理验证.给出的方法对变结构离散动态贝叶斯网络的编程应用具有参考价值,同时可以加快变结构离散动态贝叶斯网络的推理计算速度.