[发明专利]一种基于Bayes混合模型的命中精度评估方法有效
| 申请号： | 201610541978.8 | 申请日： | 2016-07-11 |
| 公开（公告）号： | CN106202929B | 公开（公告）日： | 2019-02-26 |
| 发明（设计）人： | 段晓君;张胜迪;李畅;晏良;彭利军 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科学技术大学 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人： | 王宇杨;刘振 |
| 地址： | 410073 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于Bayes混合模型的命中精度评估方法，所述方法包括：将综合试验条件划分为若干类，获取每类条件的先验权重；使用聚类算法对落点偏差样本数据进行分类；在每类条件下，计算落点偏差分布的概率密度函数；由此建立多条件概率分布下的混合CEP方程，对该方程进行解算得到CEP值。对于系统偏差差异较为明显的多总体落点偏差样本，利用本发明的方法得到的CEP评估结果精度更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bayes 混合 模型 命中 精度 评估 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于Bayes混合模型的制导系统命中精度评估方法，所述方法包括：将综合试验条件划分为若干类，获取每类条件的先验概率；使用聚类算法对落点偏差样本数据进行分类；在每类条件下，计算落点偏差分布的概率密度函数；由此建立多条件概率分布下的混合CEP方程，对该方程进行解算得到CEP值；所述方法具体包括：步骤1)将综合试验条件划分为h1,h2,…,hN类，N为类型总数；获取每类条件hk，k＝1,2,…,N，的先验概率p(hk)；![]()
步骤2)使用聚类算法对落点偏差样本数据进行分类；步骤3)在每类hk条件下，计算落点偏差分布的概率密度函数fk(x,z|hk)；步骤4)建立多条件概率分布下的混合CEP方程；多条件概率分布为：![]()
满足下式的R，即为多条件概率下的混合CEP方程为：![]()
步骤5)将多条件概率下的混合CEP方程转换为极坐标形式；步骤6)用数值积分方法对极坐标形式的多条件概率下的混合CEP方程进行求解得到R，R为圆概率误差CEP。
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