基于动态贝叶斯网的野战防空演练效果评估研究-论文.pdf

《基于动态贝叶斯网的野战防空演练效果评估研究-论文.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、第35卷第7期四川兵工学报2014年7月【基础理论与应用研究】doi：10．11809／scbgxb2014．07．038基于动态贝叶斯网的野战防空演练效果评估研究罗光，贺平(73115部队，厦门361100)摘要：动态贝叶斯网是对不确性问题进行建模分析的有效工具，基于动态贝叶斯网，以作战效能为主要准则建立了野战防空演练效果评估的模型；仿真算例分析结果表明，采用动态贝叶斯网能够合理评估野战防空演练效果；与其他方法相比，由于考虑了时间因素的影响，动态贝叶斯网具有较好的准确性以及容错能力，能够更好地

2、反映野战防空演练效果及其变化规律。关键词：野战防空；效果评估；评估模型；动态贝叶斯网本文引用格式：罗光，贺平．基于动态贝叶斯网的野战防空演练效果评估研究[J]．四川兵工学报，2014(7)：134—138．中图分类号：E911文献标识码：A文章编号：1006—0707(2014)07—0134—05EfectivenessAssessmentofFieldAirDefenseDrillBasedonDynamicBayesianNetworksLUOGuang，HEPing(73115Troop

3、，Xiamen361100，China)Abstract：DynamicBayesiannetworks(DBN)areapowerfultoolformodelingandanalysisoftheuncer—taintynaturerandomprocess．Takingoperationaleficiencyasstandards，theeffectivenessassessmentmodeloffieldairdefensedrilliSestablishedbasedonDBN．The

4、simulationresultsshowthatDBNiSamorereasonableassessmentmethodforthefieldairdefensedrilleffectivenessevaluation．ComparedwiththeBN．considerstheimpactofthetimefactor，DBNisbettertoreflectingthefielda讧defensedrillsefectofvariationandtrend，withbetteraccura

5、cy，andfaulttolerance．Keywords：fieldairdefense；effectivenessassessment；assessmentmodel；dynamicBayesiannetworksCitationformat：LUOGuang，HEPing．EffectivenessAssessmentofFieldAirDefenseDrillBasedonDy—namicBayesianNetworksfJ]．JournalofSichuanOrdnance，2014(

6、7)：134—138．野战防空是为保障战役军团、战术兵团、部队、分队在野结果存在高度不确定性。通过对参演人员素质、演练疗法、战条件下作战的空中安全而进行的防空作战活动，在战役战演练实施、防空作战进行量化建模来评估野战防空演练效果术作战中具有重要地位。野战防空演练是野战防空作战部较为困难，且存在模型可信度不高、评估结果难以应用等队在规定的战术背景条件下，综合多个野战防空训练科目或题。为此，多数研究以作战效能为准则开展演练效果评估研多项训练内容进行的综合性、对抗性防空作战训练。野战防究I4，评估方法

7、包括主观评定法、统计分析法、数学解析空演练效果是指野战防空演练活动对野战防空指挥、作战及法、仿真模拟法等，而这些方法大多较少考虑时间因素的影装备保障人员遂行野战防空作战任务能力水平产生的实际响。本文将动态贝叶斯网引入野战防空演练效果评估中，与影响，主要表现为经过演练后人员素质、人与武器装备结合其他方法相比，动态贝叶斯网实现信息在时间上的积累和互程度、战术技术掌握熟练程度的改进，部队防空作战能力的补，可为不确定条件下野战防空演练效果评估与决策分析提提升。由于野战防空演练的对抗性和复杂性，其演练过程

8、和供参考和依据。收稿日期：2014—04—21作者简介：罗光(1978一)，男，硕士，工程师，主要从事系统工程研究。罗光，等：基于动态贝叶斯网的野战防空演练效果评估研究135算法、ADF算法等。1动态贝叶斯网及其推理方法动态贝叶斯网是综合静态贝叶斯网结构和时间信息而形成的具有处理时序特征数据能力的系统模型。作为贝叶1．1动态贝叶斯网的概念斯网的一种扩展模型，动态贝叶斯网能较容易融合新的知DBN可以表示为(B。，B．+)，包括初始网和转换网日一识，具有对事物进行完整表达、推导和学习的能力，是对具有