【摘 要】
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随着信息与科学技术的繁荣发展,未来现代电子信息作战具有装备信息化程度高、交战过程实时变化性强、战场信息不确定性强、博弈强对抗等特征。指挥员针对敌方战场信息的认知提出了更高的要求,但传统的方法过于依赖专家提取特征,人为提出特征间的关系会带来主观性过强、经验依赖性过高以及实时性较差等问题。贝叶斯网络作为基于图论与概率统计的图模型,以数据学习为核心,避免了人为主观性过强等问题从而在许多领域发挥重要的作用
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随着信息与科学技术的繁荣发展,未来现代电子信息作战具有装备信息化程度高、交战过程实时变化性强、战场信息不确定性强、博弈强对抗等特征。指挥员针对敌方战场信息的认知提出了更高的要求,但传统的方法过于依赖专家提取特征,人为提出特征间的关系会带来主观性过强、经验依赖性过高以及实时性较差等问题。贝叶斯网络作为基于图论与概率统计的图模型,以数据学习为核心,避免了人为主观性过强等问题从而在许多领域发挥重要的作用。其中,贝叶斯网络结构的正确性直接关系到推理的准确性。而寻常的结构学习方法存在一定的不合理、过拟合与陷入局部最优等问题。基于此,论文的主要研究内容如下:（1）静态贝叶斯网络结构学习方面,提出以拓扑序列为搜索空间的MCMC（Markov Chain Monte Carlo,MCMC）随机抽样算法,结合模型平均的思路,将采样得到的一系列拓扑序列进行平均,使总体偏差更小,进而将较优的序列作为K2算法的输入得到结构模型,提高了模型学习准确性的同时保证了算法的稳定性。（2）动态贝叶斯网络结构学习方面,针对其负责时序拓展的转移网络的独特结构,提出两步策略与自适应机制的遗传学习算法,将网络分为时序边与非时序边分别进行边的学习,在遗传迭代过程中实现交叉率与变异率自适应,并着重对变异与交叉操作在不同演化阶段的特性使用不同策略,实现更优全局的搜索能力,提高了算法的收敛效率与准确性。（3）以此为基础,在基于无人系统集群的分布式态势感知系统中,根据态势一致性协同方法实现集群态势感知信息的一致,依据上述改进算法学习得出的贝叶斯网络模型进行意图识别推理。系统以Django框架为核心,React为前端框架设计并完善系统的目标意图识别模块,最终完成了系统的仿真与测试。
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