【摘 要】
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为解决无人作战飞机复杂环境下的态势评估难题,阐述了蚁群优化和贝叶斯网络基本原理和数学模型,设计了一种基于模糊规则和动态蚁群-贝叶斯网络的无人作战飞机态势评估方法.该
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京航天自动控制研究所,光电控制技术重点实验室
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为解决无人作战飞机复杂环境下的态势评估难题,阐述了蚁群优化和贝叶斯网络基本原理和数学模型,设计了一种基于模糊规则和动态蚁群-贝叶斯网络的无人作战飞机态势评估方法.该方法通过蚁群-贝叶斯网络把不完备数据转换成完备数据,从而大大简化了学习的复杂度,并保证算法能够向好的结构不断进化.利用模糊逻辑改进动态蚁群-贝叶斯网络算法,引入基于模糊语言和规则的专家经验,结合单值评估结果与概率向量,评价了不同时刻无人作战飞机的行为能力等级,能够提高态势评估方法的智能性并应用于工程实际.通过仿真实验验证了该方法在解决复杂作战环境下无人作战飞机态势评估问题时的可行性和有效性.
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