态势估计中一种基于贝叶斯估计的统计时间推理方法

统计时间推理是态势估计中的一个重要组成部分。Ｋｉｒｉｌｏｖ的基于极大似然估计（Ｍａｘｉ－ｍｕｍＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ,ＭＬＥ）的推理方法将未知时间变量看作常数,估计方差较大。文中建立的已知时间信息和未知时间变量之间的关系模型,将未知时间变量扩展为随机变量,将贝叶斯估计（ＢａｙｅｓＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ,ＢＥ）引入时间推理。经过对两种推理算法的性能进行分析和比较,发现在一定范围内,基于ＢＥ的方法性能优于基于ＭＬＥ的方法。     

复杂设备诊断与维修中基于改进最近相邻法和线索的案例检索

基于案例推理系统的强大功能,来源于它能够从案例库中迅速地检索到与当前新问题“相似”的案例,而这种相似性的比较主要依赖于如何建立问题的特征索引。结合目前三种主要的案例索引技术：最近相邻法（Nearest－neighbor）、归纳法和知识索引法,提出了改进最近相邻法的案例索引技术;并以设备故障诊断与维修为背景,给出了一种基于改进最近相邻法的线索推理算法。     

关于MYCIN不精确推理机制的局限性

本文对MYCIN医疗诊断专家系统的不精确推理机制的某些局限性进行评价。作者认为,正是这些局限性使得MYCIN系统的方法不便于广泛推广到其它领域的专家系统。     

不确定性推理

本文对专家系统中所使用的一些不确定推理方法作了分析及综述,并给出了一种基于联想的不确定推理模式。     

基于规则推理的海战仿真实体决策方法

研究在海军战术仿真中应用基于规则推理的方法实现作战实体的自主决策行为,该方法用决策规则描述作战实体决策时所依据的军事决策知识,通过对决策规则的推理实现决策作战实体的决策推理过程.分别介绍了作战实体的决策模型、决策规则的知识表示方法以及决策模型的决策推理方法.基于规则推理的海战仿真实体决策方法推理机制接近人类的思维方式,结构逻辑容易为军事人员所掌握,易于理解和维护,便于实现.     

坦克嵌入式车场射击训练炮长操纵控制模型

在嵌入式射击模拟训练系统中,针对炮长操作过程对模拟训练的影响,建立了炮长操纵控制模型。炮长操纵控制模型包括炮长操纵模型和炮长射击决策模型。炮长操纵模型的建立是基于装备的物理模型和人的生理反应模型。炮长射击决策模型根据坦克射击教范要求,采用与/或正向演绎推理得到。在炮长操纵控制模型基础上,建立了射击反应时间模型,并与实际装备操作进行了比较,对建立的操纵控制模型进行了验证。     

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.     

基于多源冲突数据聚类的态势估计方法

传统调和式态势估计方法在面对多源冲突数据时融合效果不佳。为此,提出一种基于冲突数据聚类的非调和式态势估计方法。首先利用迭代自组织数据聚类方法(ISODATA)对多源冲突数据进行聚类,然后利用频度和可信度对数据簇的重要性进行评估,最后得到态势估计结果。仿真结果表明,与传统态势估计方法相比,所提方法在融合多源冲突数据时能够得到可信度较高的态势估计结果。     

C3I系统中战术态势估计的推理方法

本文首先讨论了态势估计中推理框架的现有形式，并从中抽取共性；然后讨论了推理算法的研究现状及存在的问题；最后在推理框架共性之下，提出了应用模糊理论和统计理论解决这些问题的步骤。     

一种不精确推理模型与模糊关系代数

提出一种不精确推理的模型以及模糊关系代数,定义了模糊集合的并、交、差和笛卡尔积等运算,从而对非精确数据及知识描述中不确定性进行有效地处理。