基于动态贝叶斯网络的机动动作识别方法

• 作者: 孟光磊 罗元强 陈振
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 机动动作识别 动态贝叶斯网络 网络模型参数 递归推理
• 年，卷（期）: 2017,（z1）
• 页码范围: 140-145
• 页数: 6页
• 分类号: V249
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.2017S1020

摘要

各国飞行员训练时都是先应用模拟机来提高其操作水平,传统飞行员飞行训练评估主要是人工评分,花费大量人力和物力.采用人工智能方法进行飞机机动动作识别,是实现智能化的飞行训练评估的必要技术手段,可以有效提高飞行员飞行训练评估的自动化水平.提出了基于动态贝叶斯网络的机动动作识别网络模型.设计了网络模型参数的选取方法和网络模型的递归推理求解方法.开展了典型机动动作识别的仿真实验,仿真结果表明网络模型能够准确识别飞机在动态飞行过程中执行的机动动作,具有良好的实时性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟光磊		11	59	5.0	7.0
2	罗元强		3	11	2.0	3.0
3	陈振		3	10	2.0	3.0