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混合贝叶斯网络在电磁态势估计中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
根据电磁态势估计原理,建立含连续值结点和离散值结点的混合贝叶斯网络模型,对一级融合的输出数据进行二级处理,估计干扰前后单架飞机对单个保护目标的威胁的变化情况.首先确定混合贝叶斯网络的结构,然后通过生成服从Dirichlet分布的随机数获得离散值输入结点的先验概率,根据卡尔曼滤波的结果(状态估计向量、估计协方差)确定连续值输入结点的先验概率:在连续值结点均服从线性高斯分布的假设下,通过时非线性、不连续函数进行一阶泰勒级数展开确定中间结点和输出结点的条件概率分布.仿真实验表明,混合贝叶斯网络是解决电磁态势估计问题的一种有效方法,且威胁估计的精度高. 相似文献
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动态贝叶斯网络在战术态势估计中的应用* 总被引:1,自引:1,他引:0
针对战术态势估计的特点和要求,分析和建立了应用于态势估计的动态贝叶斯网络模型。该模型以离散变量集为研究对象。由于该动态贝叶斯网络满足Markovian特性和平稳特性,降低了网络的复杂度。相比较于贝叶斯网络模型,该动态贝叶斯网络模型考虑了时序因素,将前时刻的态势因素作为当前时刻态势估计的证据的一部分,并能对下一时刻的态势进行预测。文中采用集树(junction tree)算法,利用相关的贝叶斯网络推理软件进行了实验,实验结果表明基于动态贝叶斯网络的估计结果较贝叶斯网络的估计结果好,验证了该模型的有效性。 相似文献
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针对态势估计系统建立过程中不确定性的知识表示问题,探讨了采用变参数动态贝叶斯网络进行态势评估的方法的必要性和可行性,构建了一种自适应变参数动态贝叶斯网的态势评估系统,提出了基于变参数动态贝叶斯网络的态势评估优化算法,利用数据挖掘技术实现了态势评估变参数的学习;实验结果表明该方法可以通过实时数据动态地修改、完善评估知识库及模型库的信息,使评估模型自适应战场形势的变化,以获得更准确评估结果. 相似文献
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准确的对战场目标威胁等级进行评估,是战场辅助决策系统的重要环节。通过对威胁估计过程的理解,全面分析了影响威胁等级的评估参数,建立了威胁估计的贝叶斯网络模型,并采用动态贝叶斯网络推理方法进行威胁估计,使目标的各个特征因素以及不同时间片的同一特征因素相互修正,克服了由于专家系统的评估所造成的不确定性和主观性,最后进行了仿真。仿真结果表明,基于动态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。 相似文献
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威胁估计是基于客观事实和规则的因果推理判断,而贝叶斯网络提供了一种自然的表示因果关系的手段.通过对威胁估计过程的理解,全面分析了影响威胁等级的评估参数,建立了威胁估计的贝叶斯网络模型,并采用动态贝叶斯网络推理方法进行威胁估计.实例仿真结果验证了该方法的实用性和有效性. 相似文献
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针对机载光电传感器系统所能够提供的目标特征信息,提出利用模糊贝叶斯网络理论建立目标威胁估计模型来辅助决策者进行威胁判断.模型首先研究了机载光电传感器所能提供的目标特征及其对威胁程度的影响;然后选取合适的特征值并利用模糊理论方法对其进行模糊划分,从而建立了目标威胁估计的模糊贝叶斯网络模型,最后通过贝叶斯网络推理算法获得目... 相似文献
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为解决无人作战飞机复杂环境下的态势评估难题,阐述了蚁群优化和贝叶斯网络基本原理和数学模型,设计了一种基于模糊规则和动态蚁群贝叶斯网络的无人作战飞机态势评估方法.该方法通过蚁群贝叶斯网络把不完备数据转换成完备数据,从而大大简化了学习的复杂度, 并保证算法能够向好的结构不断进化.利用模糊逻辑改进动态蚁群贝叶斯网络算法,引入基于模糊语言和规则的专家经验,结合单值评估结果与概率向量,评价了不同时刻无人作战飞机的行为能力等级,能够提高态势评估方法的智能性并应用于工程实际.通过仿真实验验证了该方法在解决复杂作战环境下无人作战飞机态势评估问题时的可行性和有效性. 相似文献
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提出了一种利用MGS(modified Gram-Schmidt)算法建立模糊ARMAX模型的方法, 给出了基于MGS算法的模型结构和参数辨识的一体化方法. 利用MGS正交变换对通过GK模糊聚类的聚类结果进行变换, 确定对模型贡献大的规则, 删除对模型贡献小的规则, 同时对模型中的参数进行估计. 本文提出的方法能够实现模糊模型的结构和参数的优化. 仿真结果表明, 本文提出的方法能够建立非线性系统的模糊ARMAX模型. 相似文献
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基于模糊集合的模糊建模捕述复杂、病态、非线性系统的特性是一种有效方法.文中讨论了从样本数据中通过正交变换和模糊聚类获取模糊规则的方法.利用正交最小二乘对模糊聚类的结果进行变换,采用CGS(Classical Gram—Schmidt)方法确定对建模贡献大的规则,删除对建模贡献小的规则,并对模型中的参数进行估计,能够同时模对糊模型的结构和参数进行辨识.仿真结果表明,提出的方法能够对非线性系统进行模糊建模. 相似文献
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基于模糊动态模型的多变量系统模糊控制 总被引:3,自引:0,他引:3
采用模糊动态模型对多变量复杂非线性系统进行模糊控制.首先针对局部线性动态模
型设计状态反馈控制器,然后利用模糊推理确定整个系统的控制;在一系列局部模型通过模糊
隶属函数连接得到的连续的全局模型中,全面考虑其它关联子系统对标称线性系统的摄动,并
利用大系统分散控制关联稳定性的概念和方法,得到了闭环模糊系统稳定的充分条件.仿真例
子验证了该设计方法的正确性. 相似文献
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Zhi-gang Su Pei-hong Wang Zhao-long Song 《Engineering Applications of Artificial Intelligence》2013,26(2):724-738
Recent years have seen a surge of interest in extending statistical regression to fuzzy data. Most of the recent fuzzy regression models have undesirable performance when functional relationships are nonlinear. In this study, we propose a novel version of fuzzy regression model, called kernel based nonlinear fuzzy regression model, which deals with crisp inputs and fuzzy output, by introducing the strategy of kernel into fuzzy regression. The kernel based nonlinear fuzzy regression model is identified using fuzzy Expectation Maximization (EM) algorithm based maximum likelihood estimation strategy. Some experiments are designed to show its performance. The experimental results suggest that the proposed model is capable of dealing with the nonlinearity and has high prediction accuracy. Finally, the proposed model is used to monitor unmeasured parameter level of coal powder filling in ball mill in power plant. Driven by running data and expertise, a strategy is first proposed to construct fuzzy outputs, reflecting the possible values taken by the unmeasured parameter. With the engineering application, we then demonstrate the powerful performance of our model. 相似文献
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We propose a novel architecture for a higher order fuzzy inference system (FIS) and develop a learning algorithm to build the FIS. The consequent part of the proposed FIS is expressed as a nonlinear combination of the input variables, which can be obtained by introducing an implicit mapping from the input space to a high dimensional feature space. The proposed learning algorithm consists of two phases. In the first phase, the antecedent fuzzy sets are estimated by the kernel-based fuzzy c-means clustering. In the second phase, the consequent parameters are identified by support vector machine whose kernel function is constructed by fuzzy membership functions and the Gaussian kernel. The performance of the proposed model is verified through several numerical examples generally used in fuzzy modeling. Comparative analysis shows that, compared with the zero-order fuzzy model, first-order fuzzy model, and polynomial fuzzy model, the proposed model exhibits higher accuracy, better generalization performance, and satisfactory robustness. 相似文献
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采用模糊动态模型对连续时间非线性系统进行模糊控制,对闭环模糊系统的稳定性进行分析,并给出系统化的控制器设计程序,在一系列局部模型通过模糊隶属函数连接得到的连续的全局模型中,全面考虑其它关联子系统对标称线性系统的摄动,并利用向量Lyapunov函数的概念和方法,得到了闭环模糊系统稳定的充分条件;仿真例子验证了该设计方法的正确性。 相似文献
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In this paper, a class of generalized fuzzy rough sets based on two universes are studied. Some new set-valued mappings and fuzzy set-valued mappings are introduced to discuss properties of the known model, and a new model for fuzzy rough sets is proposed which provides a new selection of interval structure for uncertainty reasoning using rough set theory. Some properties of the new model are revealed. The new model seems to be more natural in the sense that fuzzy sets are approximated by fuzzy sets on the same universe. 相似文献
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L. B. Sheremetov 《Journal of Computer and Systems Sciences International》2009,48(5):765-778
Generation of coalitions in multi-agent systems makes it possible to develop effective organizations. A model of a fuzzy cooperative
game with coalitions is described. This model extends the model of a fuzzy coalition game with the associated core by introducing
individual fuzzy payments and binary values into the fuzzy core for generating effective coalition structure. The model characteristics
are defined. The game is solved using genetic algorithms. The experimental results obtained by applying the suggested model
with nonlinear membership functions to the research prototype of a multi-agent system for modeling open supply networks are
considered. 相似文献