【摘 要】
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本文针对当前威胁评估不足以及对未来情况预测的问题，提出采用离散静态贝叶斯网络中隐马尔科夫模型(HMM)建立威胁评估的模型，利用HMM中Viterbi算法实现了对威胁动态评估。针对
【机 构】
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西北工业大学 电子信息学院，陕西 西安 710072
【出 处】
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2009中国自动化大会暨两化融合高峰会议
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本文针对当前威胁评估不足以及对未来情况预测的问题，提出采用离散静态贝叶斯网络中隐马尔科夫模型(HMM)建立威胁评估的模型，利用HMM中Viterbi算法实现了对威胁动态评估。针对威胁评估效率低，提出采用快速排序算法对Viterbi算法进行改进。改进算法的仿真表明：在相同威胁环境下，改进Viterbi算法可以更有效地提高计算速度，且改进算法性能与常规Viterbi相同。
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