基于灰色模糊贝叶斯网络算法的编队突防作战效能评估方法

• 作者: 周中良 穆中林 赵彬 阮铖巍
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 编队突防 效能评估 灰色模糊因素 层次分析第二类极大似然估计 贝叶斯网络
• 年，卷（期）: 2017,（z1）
• 所属期刊栏目: 应用前沿、交叉与综合
• 页码范围: 356-360,364
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 6632字
• 语种: 中文

摘要

针对环境、人员素质等不确定性因素对编队突防作战效能的影响,提出一种改进灰色模糊贝叶斯网络(GFBN)的编队突防作战效能评估方法.首先,提出了基于层次分析第二类极大似然估计(AHP-ML Ⅱ)模型的先验信息融合算法,将不同来源的历史先验信息加以处理,降低了主观性影响;其次,对贝叶斯网络模型的输入信息进行了灰色模糊地概率化转化处理;最后,针对不确定性因素的影响建立了基于改进GFBN法的单机、编队突防评估模型;进行了融合算法和编队突防的算例分析,着重将模糊因素作为评估模型的输入来考虑效能评估的效果.最后,通过效能评估值的对比发现,此算法将此类不确定性因素输入算法模型,能使编队突防作战效能显著提高,仿真结果更接近实战效能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	穆中林	空军工程大学航空航天工程学院	14	169	6.0	13.0
2	阮铖巍	空军工程大学航空航天工程学院	11	17	3.0	3.0
3	周中良	空军工程大学航空航天工程学院	80	371	11.0	15.0