基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计算法

联合作战条件下,指挥决策人员在海量描述战场态势的数据和信息面前往往会束手无策,无法快速作出正确的决策。贝叶斯网络模型是一种基于概率推理的网络化数学模型,能够通过一些变量的信息来获取其他的概率信息,从而解决不定性和不完整性问题。提出了一种基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计算法,用空中威胁网络模型找到空中威胁目标各属性之间的潜在关系,并建立空中目标威胁估计算法,最后以一个实例来验证该空中目标威胁估计的计算过程和有效性。     

基于贝叶斯模型的装备剩余寿命预测研究

为了解决武器装备日益复杂及维修工作日趋繁重的问题,运用贝叶斯模型预测装备修理后的剩余寿命,为合理安排其修理计划提供依据。替代传统的指数分布,用威布尔分布描述系统寿命特征,并运用极大似然方法和贝叶斯方法估计威布尔分布的两个未知参数,给出其置信区间。在此基础上,对先验样本和后验样本两种不同情况,分别运用贝叶斯模型预测装备修理后的剩余寿命,并给出实例。结果表明了该方法的有效性。     

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.     

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.     

军事指挥控制中的贝叶斯决策支持

军事指挥控制是一个复杂的决策过程,该过程中信息是结合定性的专家知识和定量的融合数据而得到的.贝叶斯网为指挥控制系统提供了一个框架来处理这种专家知识和具体数据相结合的问题,并且影响图作为贝叶斯网的延伸可被用于分析指挥控制系统中某个决策的可行性.进一步地,为了减少所需指定的条件概率的数量并引入时变的概念,提出动态影响网作为一种新的决策支持方法.     

基于EMEBN的空中目标战术意图识别方法

战术意图识别是战场态势分析与威胁评估中的重要一环,针对复杂战场环境中敌目标战术意图存在的动态性、序列性等问题,构建能够描述目标战术意图表达和推理的动态序列贝叶斯网络模型（dynamic series bayesian network,DSBN）,分析多实体贝叶斯网络（multi-entities bayesian network,MEBN）在表达规则知识概率迁移关系和序列关系的局限性,提出基于扩展多实体贝叶斯网络（extended multi-entities bayesian network,EMEBN）的战术意图识别模型构建方法,最后通过实例验证该方法的可行性和有效性。     

判估空袭目标的贝叶斯方法

区域防空作战中,可能遭敌空袭的地面目标众多,在防空资源有限的条件下确定防空掩护重点是首要解决的作战问题之一.针对这一问题,根据贝叶斯方法,利用概率进行分析,并对其中的先验概率改用极大似然估计处理,对可能遭敌空袭的地面目标进行判估排序,并结合示例进行计算和验证.为区域防空决策者有重点的部署防空兵力量提供相应依据.     

基于时空序贯融合的TBM拦截效果评估

基于时空信息进行了TBM拦截效果评估的研究。首先分析了拦截效果评估信息的特征,建立了TBM拦截效果评估流程;在此基础上提出了基于"空间特征级-时间决策级"思想的序贯融合评估模型;融合评估算法中,空间域选取模糊神经网络进行特征级融合,时间域选取D-S证据理论完成决策级融合,空间特征级融合模糊神经网络的各层映射函数分别由模糊隶属函数和采用贝叶斯网络的方法来获取;最后通过实验仿真了评估流程,验证了融合评估模型及融合算法的有效性。     

高速铁路网络延误传播分析

针对既有方法研究高速铁路网络中延误传播规律的局限性,基于高速列车实绩运行数据和列车时刻表数据构建站点延误传播贝叶斯网络模型。结合复杂网络中的渗流理论研究延误传播团簇的演变规律,并以最大延误传播团簇中的南京南站和第二大延误传播团簇中的长沙南站为例,分析处于渗流突变状态下的站点延误传播贝叶斯网络。提出基于核心延误传播团簇的站点延误状态预测模型。结果表明：网络中的站点可按延误传播特征分为延误发散站点、延误传递站点和延误消散站点。延误发散站点不仅能直接将延误传播至邻近站点,还能通过延误传播链将延误传播至较远地区的站点。由此网络以部分延误发散站点为中心向延误传递站点和延误消散站点进行“辐射式”延误传播。     

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。