基于贝叶斯网的舰艇防空威胁评估

• 作者: 杨宇 高晓光
• 来源期刊: 战术导弹技术
• 学科: 军事
• 关键词: 贝叶斯网 动态贝叶斯网 参数学习 威胁评估
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 总体技术
• 页码范围: 47-57,70
• 页数: 12页
• 分类号: E926.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.16358/j.issn.1009-1300.2020.1.521

摘要

现有威胁评估模型的参数大多由专家直接给出,很难应对不确定的对抗场景,以舰艇防空为背景,探讨如何建立适应能力更强的评估模型.首先通过领域专家构建一个舰艇防空威胁评估的静态BN模型;接着加入时间变量,将威胁评估BN扩展为DBN模型;然后结合专家约束,用约束最大后验概率估计算法学习网络参数;最后,通过推理威胁评估的结果来验证模型的有效性以及对不确定对抗场景的适应能力.该建立模型的流程具有更好的普适性,能很好地处理不确定对抗场景下的威胁评估任务.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高晓光		350	2934	23.0	33.0
2	杨宇		1	0	0.0	0.0