【摘 要】
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针对直觉模糊贝叶斯网络模型在对网络证据节点的信息描述中存在隶属度和非隶属度单一且未能充分考虑犹豫度的问题,提出了基于对偶犹豫模糊贝叶斯网络的威胁评估方法。首先,将
【机 构】
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大连大学通信与网络重点实验室,岭南师范学院信息工程学院
【基金项目】
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装备发展部领域基金项目(6140001030111)
论文部分内容阅读
针对直觉模糊贝叶斯网络模型在对网络证据节点的信息描述中存在隶属度和非隶属度单一且未能充分考虑犹豫度的问题,提出了基于对偶犹豫模糊贝叶斯网络的威胁评估方法。首先,将直觉模糊集扩展到对偶犹豫模糊集,使得对节点信息的模糊性和不确定性有了更贴近实际和更全面准确的描述;其次,通过改进的Dα算子将对偶犹豫模糊集中犹豫度重分配给隶属度和非隶属度并作为网络证据节点的输入;然后,分析了影响威胁评估的因素并建立了贝叶斯网络模型;最后,根据实时战场数据对目标威胁度进行结果预测与分析,仿真结果表明,该方法可以准确有效地评估出敌方
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