一种变结构动态贝叶斯网络的反导态势评估模型

为了实现在反导预警监视系统基础上的反导态势评估,通过对反导作战过程的分析,根据反导作战指挥的需要,提取了反导作战中的五个关键事件,以动态贝叶斯网络为基础,构建了以关键事件为驱动的变结构态势评估模型．利用Matlab软件对态势评估模型进行仿真验证．仿真结果表明,该模型能够随着反导战场的变化反映出战场态势的变化,其推理时间也能够满足评估实时性要求,可为指挥员提供指挥决策依据．     

基于DBN的空间战场目标威胁评估

空间战场目标威胁评估对未来空间作战指挥决策具有重要的意义,探讨了空间战场的特点及空间战场威胁目标的特点。针对静态贝叶斯网络(Bayesian network,BN)无法有效地解决动态空间战场中目标的威胁评估问题,提出利用动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network,DBN)来解决空间战场目标威胁评估,建立了基于DBN的空间战场目标威胁评估模型,利用所建立的模型进行了仿真计算。研究结果证明,基于DBN的空间战场目标威胁评估模型能够适应战场形势的变化,可应用于未来空间战场目标威胁评估专家系统的开发,并且比利用静态BN得出的威胁程度更准确,可靠性更高。     

态势评估中的贝叶斯网络模型研究

针对战场态势评估的特点,采用模块化的贝叶斯网络模型对态势问题进行描述,动态构建贝叶斯网络结构．为了解决动态构建贝叶斯网络的推理问题,提出一种新的解决方法,将待连接贝叶斯网络模块的推理结果作为软证据,输入到已有网络对应的节点中,以代替所要连接的贝叶斯网络模块,在不改变贝叶斯网络结构的情况下完成网络的推理过程．仿真实验结果表明该方法是有效的．     

贝叶斯网络的战场作战意图评估方法

为了对复杂的战场环境下战场当前态势进行准确的评估和预测,采用贝叶斯网络分析影响作战意图的主要因素及其相互关系,构建了战场作战意图评估贝叶斯网络,采用联合树推理算法进行推理计算.研究结果表明：在不同的战场环境下,根据获得的相关因素,利用贝叶斯网络进行推理,得出了不同条件下的作战意图评估结果,与专家认知常识具有一定的一致性.     

反导预警态势评估过程分析

针对弹道导弹及其攻防作战的特点,分析了反导作战态势评估的主要过程,在此基础上构建了基于贝叶斯网络的反导作战态势评估模型;结合想定对反导态势模型进行推理评估与分析,得出了态势评估结果.评估结果表明,所构建的基于贝叶斯网络的反导态势评估模型能为反导态势评估研究提供参考依据.     

基于DBN的预警机战场威胁评估模型研究

预警机作为空中高价值目标,是敌袭扰、打击的首选对象.针对预警机战场威胁评估问题,首先根据预警机战场受威胁特点,分析了其战场威胁要素;然后借助动态贝叶斯网络(DBN),构建预警机威胁评估模型;最后根据战场想定,提取、处理要素状态,通过Netica软件推理计算,得出预警机战场受威胁等级.该结果随态势变化而变化,符合人的主观认知,所构建模型为预警机战场威胁评估提供了一种科学、有效的方法.     

基于序列蒙特卡罗的网络生存态势跟踪评估

为了对系统在不同环境下的可生存性进行准确的评价和比较,提出了一种基于序列蒙特卡罗的网络生存态势量化评估方法.首先建立系统动态模型,并利用该模型获取系统在当前时刻可生存性的先验PDF.然后在系统当前时刻观测值和观测似然模型的基础上,根据贝叶斯公式更新先验PDF.最后通过重采样,用加权样本组合逼近系统可生存性的真实后验概率分布.实验结果表明该算法具有定量描述、实时计算、动态跟踪等优点,是对网络生存态势评估的一个较好的解决方案.     

参数自适应动态贝叶斯舰船态势估计算法

为减少动态海域下贝叶斯网络舰船态势估计算法较大的误差,提出了一种改进的动态贝叶斯网络舰船态势估计算法。该算法根据多路传感器的数据和新获取的态势信息进行推理,通过计算新态势要素与原有态势要素间的互信息构建并更新动态贝叶斯网络参数。与传统贝叶斯网络态势估计算法对比,在仿真情况下对10000艘舰船进行合作态势估计,改进动态贝叶斯网络的舰船态势估计算法合作舰船错误率降低了7.1%;用实测数据,目标的合作态势提升了4.2%。改进的算法不仅能够实时地反映舰船环境变化,同时还提高了目标态势估计的准确概率,为海监提供了一种舰船态势分析与决策的技术支持。     

基于动态贝叶斯网络的电子对抗演练效果评估研究

动态贝叶斯网络是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模分析的有力工具。以作战效能为标准,建立了基于动态贝叶斯网络的电子对抗演练效果评估模型。仿真算例结果表明,动态贝叶斯网络对电子对抗演练效果评估合理。与静态贝叶斯网络相比,动态贝叶斯网络由于考虑了时间因素的影响,能更好地反映电子对抗分队演练效果的变化规律与趋势,具有较好的准确性以及容错能力。     

基于动态贝叶斯网络的目标侦察信息处理研究

动态贝叶斯网络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有力工具．战场环境随机变化使得侦察信息处理变的复杂化，从而影响决策的具体方式或决策方向．本文提出将隐马尔可夫模型图形模式与模糊推理结合起来构成DBN，将其用于战场侦察情报的推理分析．首先建立动态贝叶斯网络的环境变化感知模型，而后应用Viterbi解码算法获得当前隐合序列最优估计，通过HMM状态转移矩阵可预测出未来环境变化趋势，最后应用模糊推理得到问题的最优的决策或优先采用的解决方式．仿真结果表明了模型的可行性．     

雷达装备战场损伤修复顺序优化研究

雷达装备战场损伤信息是一个动态传播和更新过程,多组（部）件战场损伤修复顺序的优化能够提高战场抢修的效率.利用贝叶斯网络能够充分综合先验概率和后验概率的特点,在已有的装备类似案例、专家经验与现场的实际损伤情况等信息的基础上进行判定,具有完备性.根据雷达装备的结构特征,以最小预期代价为目标,构建和分析基于贝叶斯网络的战场损伤修复优化模型,提出了组（部）件损伤修复顺序的策略算法,具有一定的参考价值.     

基于动态贝叶斯网络气化炉供料系统风险分析

针对当前大型气化装置在动态风险分析方面的不足,提出一种基于动态贝叶斯网络的气化炉供料系统风险分析方法.利用气化炉供料系统各单元失效形式的相关资料,建立故障树模型,并将故障树模型转化为贝叶斯网络模型,利用K-2算法优化贝叶斯网络模型,结合β因子法处理共因失效对系统的影响.考虑维修因素对系统各时刻失效率的影响,同时采用Ge...     

基于DBN的气化炉故障动态风险评估

气化炉是水煤浆气化系统的主要设备,为研究气化炉故障对气化系统的影响,提出一种基于动态贝叶斯网络与风险矩阵相结合的动态风险评估方法。以气化炉故障为例,首先建立了气化炉的动态贝叶斯网络模型,结合模糊评价方法计算根节点事件的先验概率,引入动态贝叶斯网络推算其后验概率;随后,基于层次分析法和Borda的原理,建立气化炉故障的综合风险评估体系,并引入维修因素,预测维修后气化炉的风险趋势并绘制了动态风险矩阵。结果表明,引入维修因素后系统整体风险水平显著下降,证明了维修因素对系统的积极作用,保障了系统的生产能力。     

基于改进规范交战模式的作战态势评估方法

作战态势评估是指挥决策的关键环节。在考虑联合作战双方力量投入的数量质量、部署的位置、行动的样式和体系对抗的措施等因素的基础上进行了作战态势建模;提出了基于三类毁伤力影响因子和交火关系因子的规范交战模式改进方法;通过求解改进的规范交战模式中双方作战势能比值,从而对作战态势优劣进行评估;解决了传统作战态势评估方法静态、单一的问题。最后通过案例说明了方法的可行性和有效性。