贝叶斯网络在空情目标威胁评估中的应用研究

为了实现对空情目标威胁评估准确、方便、快捷的需求,根据贝叶斯网络特点,运用联结树推理算法,将其应用在空情目标威胁评估系统当中。最后通过实例分析,综合敌方的破坏力、机动能力、运动模式及行为企图的先验知识,对其空情目标进行估计,能够直观的理解以及能够很好的获得空情信息。     

云贝叶斯网络在目标电磁环境威胁评估中的应用

云模型能够实现定性概念与定量数值之间的相互转换,将云模型这一优点引入到电磁威胁度评估,并结合贝叶斯网络设计出云贝叶斯推理算法系统.以目标电磁空间为背景,利用MATLAB平台对云推理算法系统仿真,得出具体的目标电磁环境威胁程度,检验了该方法的效果.     

空中目标威胁等级评估方法研究

本文提出了一种空中目标威胁等级评估方法,该方法运用了动态贝叶斯网络进行推理、结合专家知识以及对选取高斯分布函数对威胁要素进行量化,构建了基于动态贝叶斯网络的目标威胁等级评估模型。仿真结果表明:该模型可以有效的确定目标当前的威胁等级,该方法符合人类的推理过程。     

基于DFDBN的防空火控雷达威胁评估方法

针对防空火控雷达火控系统的多目标威胁判断问题,提出基于离散模糊动态贝叶斯网络的威胁评估方法。首先,把得到的不确定性数据进行模糊推理,获取威胁评估模型的训练和测试数据,然后,量化等级,同时运用动态贝叶斯网络的推理算法,通过多个时刻目标的同一特征参数相互补充和修正以及同一时刻目标的不同特征参数之间修正,对系统各个时刻观测值或某一时刻观测值进行威胁评估,得出正确的结果。最后,仿真结果表明该方法合理、有效。     

基于贝叶斯网络的战场目标威胁评估

准确地对战场目标的威胁等级进行评估,是战场辅助决策系统的一个重要环节.贝叶斯网是一种进行不确定分析和推理的有效方法.介绍了联合树贝叶斯网络推理算法,分析了战场目标的威胁等级评估涉及的主要因素,建立了相应的贝叶斯网络模型,并进行了实例推理分析,其结果比较准确地反映了目标的威胁程度.     

基于动态贝叶斯网络的低慢小目标威胁评估北大核心CSCD

针对复杂地形下低慢小目标难以防御的难题,本文分析并研究对于与低慢小目标威胁评估具有影响作用的因素,提出一种基于动态贝叶斯网络的威胁评估方法。基于低慢小目标的威胁属性,构建动态贝叶斯网络拓扑,利用贝叶斯理论推理出威胁值;并通过仿真试验验证该种基于动态贝叶斯网络的方法在对低慢小目标进行威胁评估是可行的。     

小数据集PS-DInSAR的PS点探测研究

PS点的探测是PS-DInSAR监测地表形变的前提。针对现有PS点探测方法在小数据集条件下误选率高、合理性低等问题,本文综合考虑PS点的强散射和稳定性,提出了振幅阈值预选的迭代综合相干系数PS探测方法,首先通过振幅阈值完成PS点的预选,然后利用迭代综合相干系数法精选出PS点。以上海地区的23幅ERS SAR图像作为实验对象,对比分析了几种方法在不同数据量下探测PS点分布、误选率以及合理性。理论分析及实验结果表明,本文方法对于小数据集PS点的探测具有明显优势,在PS点分布、误选率以及探测合理性方面都优于其他方法,将其用于实际区域形变速率反演,与实际统计资料仅相差1.2717 mm/a,说明结果准确、可靠性高。      

基于粒子群算法的网络安全评估优化方案设计

为了进一步改善网络安全评估的效果,提出一种基于粒子群算法的网络安全评估优化方案,网络安全评估是保护互联网和信息系统免受恶意攻击的关键任务,因此提高评估效果对于信息安全领域具有重要意义。介绍了一个融合PSO算法和贝叶斯网络的网络安全评估方案,目标是提升网络安全评估的准确性和效率。方案的流程包括数据处理、模式构建、关联数据挖掘、粒子群算法和贝叶斯网络训练等步骤。实验证明,所提出的方案比其他方法更准确,并可以识别各种攻击行为,为网络管理员提供决策支持。综上所述,所提出方法的应用将为网络安全领域的决策和应用提供有力的支持,促进信息系统的安全保护,未来的研究可以进一步探索如何应用该方法来解决更复杂的网络安全问题。     

属性权重不确定的直觉模糊多属性决策的威胁评估方法

在直觉模糊集的框架下,重点研究了目标属性值为区间数且权重完全未知,决策者对方案具有偏好信息的问题,提出一种属性权重不确定的直觉模糊多属性决策的威胁评估方法。首先,针对上述问题,建立了直觉模糊区间判断矩阵,给出了目标属性为区间数的指标值规范化处理方法;其次,分析了决策者对方案中所涉及的目标属性、属性权重及决策者权威度,建立了群决策的方案偏好模型;再次,针对目标属性值在某一区间内变化的特点,给出了直觉模糊区间值的接近度与理想解的定义,建立了最优属性权重约束优化模型;最后,以典型的威胁评估实例验证了该方法可同时反映主观和客观信息对目标威胁评估的影响,可有效避免因部分传感器失效或受外界环境因素影响以及决策者主观经验所带来的偏差,实际目标威胁评估结果验证了该方法的优越性。     

一种贝叶斯网络和模糊逻辑相结合的空战态势估计方法

根据态势估计的定义和多平台空对空作战的需求,提取所需的态势要素,应用贝叶斯网络和模糊逻辑相结合的技术,对整个战场的空对空作战态势进行较全面的估计,为不确定的动态环境中指挥控制决策提供支持,并对关键技术进行仿真实验,动态演示了空战态势估计的内容和结果.