【摘 要】
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针对传感器测量数据的不确定性,提出基于模糊贝叶斯网络的态势威胁评估模型。该模型首先将不确定性数据分为模糊域和概率域两大类,然后在模糊域使用模糊综合评判得到威胁目标
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,中国科学院研究生院,空军航空大学
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针对传感器测量数据的不确定性,提出基于模糊贝叶斯网络的态势威胁评估模型。该模型首先将不确定性数据分为模糊域和概率域两大类,然后在模糊域使用模糊综合评判得到威胁目标的动态威胁度,接着运用可能性概率转换理论将模糊表示的动态威胁度转化成概率域知识,最后在概率知识域使用贝叶斯网络推理算法得到目标的威胁等级。实例计算表明,该方法能够较好的反映威胁源的威胁等级,为武器系统选择跟踪打击目标提供决策依据,具有一定的实用性。
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