【摘 要】
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针对目标威胁评估中信息表达的不确定性和评估指标之间的关联性,以及动态贝叶斯网络推理方法不能满足条件独立性假设的问题,提出了一种基于加权动态云贝叶斯网络的目标威胁评估模型。首先,利用云模型良好的知识表达能力将不确定性信息进行定量描述;其次,基于改进的灰色关联系数极大熵模型求解指标间权重,弱化了贝叶斯网络节点条件独立性假设;最后,利用证据相关法对加权动态云贝叶斯网络进行推理,实现了关联性指标间的评估。
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针对目标威胁评估中信息表达的不确定性和评估指标之间的关联性,以及动态贝叶斯网络推理方法不能满足条件独立性假设的问题,提出了一种基于加权动态云贝叶斯网络的目标威胁评估模型。首先,利用云模型良好的知识表达能力将不确定性信息进行定量描述;其次,基于改进的灰色关联系数极大熵模型求解指标间权重,弱化了贝叶斯网络节点条件独立性假设;最后,利用证据相关法对加权动态云贝叶斯网络进行推理,实现了关联性指标间的评估。仿真结果表明,该模型能够有效地进行超视距空战目标威胁评估。
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