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由于军事系统中存在不同的体制编制和多变的网络结构,并且军事单元能力发挥不稳定,信息延时不确定,因此为完成特定军事任务,系统中会存在诸多OODA过程,以至于难以评估军事系统的效能.针对目前效能评估方法人为定性评估成分较大,或者评估过程忽视军事实体间的相关联系而仅在统计意义上进行评估,将军事系统的不确定性纳入评估体系,基于统计关系学习框架Markov logic以OODA军事策略为基础对不同军事规则进行一阶逻辑建模,并以当前网络态势为先验条件,应用Alchemy工具对表示最终作战效能的原子谓词进行条件概率推理,求得该网络作战效能期望,突出了模型对不确定信息的处理能力.最后研究了军事单元和军事体制对系统效能的影响,实验结果验证了本模型的有效性,表明其具有一定的实践和理论意义. 相似文献
962.
963.
964.
965.
966.
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969.
基于Bayes理论的复杂装备测试性评估方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对当前测试性评估方法中,经典评估方法无法利用历史测试性试验信息,在小样本量下,评估结论置信度低、风险大的问题,提出了一种基于Bayes理论的测试性评估模型。首先,在传统Bayes评估方法的基础上,建立了综合利用历史试验信息和现场试验数据的测试性Bayes评估模型;该模型引入了混合Beta验前分布,利用系统折合方法将装备单元或分系统的试验信息转化成系统等效历史试验信息,并通过卡方拟合优度来确定继承因子。最后进行了实例应用研究,结果表明,该模型能够在较短的试验周期内,给出较高置信度的测试性评估结论,比经典评估方法更合理。 相似文献
970.