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。     

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。     

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.     

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。     

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.     

基于贝叶斯网络的目标选择方案设计

信息化条件下体系对抗成为现代战争的基本形态,因此面向体系的目标选择问题尤为重要。针对目标体系中各目标所发挥作用的不确定性和模糊性,利用贝叶斯网络易于进行不确定性推理的优点,提出了目标选择方法,建立了基于贝叶斯网络的目标选择模型。通过实例仿真计算,表明该模型能够准确地对目标进行排序,推理简单,易于实现,验证了模型的有效性。     

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。