【摘 要】
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针对目标威胁评估中信息表达的不确定性以及威胁评估模型专家网络结构的主观性,提出一种基于结构学习的动态云贝叶斯网络评估模型。首先,利用云模型良好的知识表达能力定量描
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针对目标威胁评估中信息表达的不确定性以及威胁评估模型专家网络结构的主观性,提出一种基于结构学习的动态云贝叶斯网络评估模型。首先,利用云模型良好的知识表达能力定量描述不确定连续性信息;其次,使用爬山算法进行结构学习,综合专家提出的网络结构构建贝叶斯网络;接着引入时间变量,将其扩展成为动态贝叶斯网络,然后用最大似然概率估计算法学习网络参数;最后,利用联合树算法对动态云贝叶斯网络进行推理评估。仿真结果表明,该模型能够有效的对观测信息进行威胁评估,具有合理性和可行性。
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