【摘 要】
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针对空域目标威胁评估既需要综合考虑离散型变量和连续型变量影响,又需要具有不确定性推理能力的特点,建立了一种基于混合贝叶斯网的空域目标威胁评估模型。提出了结合主观经
【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
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针对空域目标威胁评估既需要综合考虑离散型变量和连续型变量影响,又需要具有不确定性推理能力的特点,建立了一种基于混合贝叶斯网的空域目标威胁评估模型。提出了结合主观经验和客观历史数据进行连续型网络参数学习的方法,提高了决策模型定量描述问题域中变量间依赖关系的准确性。运用团树传播算法进行空域目标威胁评估模型推理,仿真结果验证了该方法的有效性。
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