动态贝叶斯网络在战场目标态势威胁评估中的应用

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战场态势威胁评估是信息融合领域比较新的方向。在战场环境下,信息源众多且具有不确定性,因此在不确定性信息下对战场态势威胁评估进行有效推理的方法,成为信息融合领域研究的热点。本文主要是研究动态贝叶斯网络在战场态势威胁评估中的应用。贝叶斯网络被认为是数学基础最强的不确定性处理理论。动态贝叶斯网络(DBN)是由贝叶斯网络发展来的,具有良好的随时间演化的能力。通过动态贝叶斯网络能将人类的先验知识和后验的数据无缝地结合的特点,利用闭环的动态贝叶斯网络拓扑结构进行不断的学习,来降低信息融合过程中的不确定性。并通过无人作战飞机对地攻击态势威胁评估的仿真实验,验证动态贝叶斯网络在战场目标态势威胁评估中的有效性。该方法应用于实践之中,将有效提高作战决策过程的自动化和智能化程度。
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