[发明专利]基于模糊动态贝叶斯网络的态势威胁评估方法有效
| 申请号： | 201310418696.5 | 申请日： | 2013-09-13 |
| 公开（公告）号： | CN103488886A | 公开（公告）日： | 2014-01-01 |
| 发明（设计）人： | 覃征;祝东征;张海生;卢正才;金桥;李凤翔;缪婵娜 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00 |
| 代理公司： | 北京聿宏知识产权代理有限公司 11372 | 代理人： | 吴大建;刘华联 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区1*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于模糊动态贝叶斯网络的态势威胁评估方法，包括：从采集到的数据中提取出所要处理的数据；对所获取的数据进行抗干扰处理，对经抗干扰处理的数据进行模糊化处理；对战场态势威胁评估过程进行知识表达，确定事件和属性的概念和表示，构建关于战场威胁评估的动态贝叶斯网络模型；将模糊变量输入至网络模型以得到模糊动态贝叶斯网络，对模糊动态贝叶斯网络进行推理得到态势预测结果，并基于态势预测结果得到威胁评估等级。本发明在构建动态贝叶斯网络，对随时间变化的数据进行知识表达，加强了数据的实时性与有效性，并且将模糊化处理后的数据作为输入证据输入，提高推理的精度与效率，更好的表述态势威胁评估的语义模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模糊 动态 贝叶斯 网络 态势 威胁 评估 方法 | ||
【主权项】：
一种基于模糊动态贝叶斯网络的态势威胁评估方法，包括：数据提取步骤，从采集到的数据中提取出所要处理的数据；数据预处理步骤，对所获取的数据进行抗干扰处理，然后对经抗干扰处理的数据进行模糊化处理以得到模糊变量；模型构建步骤，对战场态势威胁评估过程进行知识表达，确定事件和属性的概念和表示，构建关于战场威胁评估的动态贝叶斯网络模型，所述动态贝叶斯网络模型包括态势预测和威胁评估两方面的语义表示；推理步骤，将所述模糊变量作为输入证据输入至所述动态贝叶斯网络模型以得到模糊动态贝叶斯网络，然后对所述模糊动态贝叶斯网络进行推理得到态势预测结果，并基于所述态势预测结果得到威胁评估等级。
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