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题名基于MEBN的战术意图识别
被引量：12
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作者
邓海军
尹全军
胡记文
查亚兵
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机构
国防科学技术大学机电工程与自动化学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2010年第11期2374-2379,共6页
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基金
国家自然科学基金(60904055)
国家部委基金(940A04010110KG0110)资助课题
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文摘
战术意图识别是不确定性战场环境中理解战场态势、预测敌军将来行动过程的关键。意图识别模型的构建是作战仿真系统中实体行为建模的难点之一,如何表示不确定的意图元素及其不确定性关系并进行有效推理是意图识别的核心问题。分析了影响敌人战术意图的因素及各因素之间不确定性表示途径,提出了采用多实体贝叶斯网(multi-entity Bayesian network,MEBN)来描述敌人的战术意图,采用一阶谓词来表示意图影响因素,大大扩展了贝叶斯网表示不确定性问题的能力。MEBN采用实体片断集描述敌人的作战知识,方便重用。基于描述的敌人意图知识库,给出了基于知识的模型构建算法来动态构建战术意图识别模型。最后,通过仿真实验,对基于MEBN的战术意图识别方法进行了实验验证,结果表明该方法是有效可行的。
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关键词
战术意图识别
动态战术意图模型
多实体贝叶斯网
基于知识的模型构建
概率推理
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Keywords
tactical intention recognition
dynamic tactical intention model
multi-entity Bayesian network（MEBN）
knowledge-based model constructing
probabilistic inference
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分类号
TP14
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TN953
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于模糊神经网络的海面目标战术意图识别
被引量：26
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作者
陈浩
任卿龙
滑艺
邱宇宁
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机构
哈尔滨工业大学电子与信息工程学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2016年第8期1847-1853,共7页
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文摘
传统的基于遥感解译获取的海面目标信息分析战术意图的方法,需要大量的专家知识确定输入目标属性与输出意图间的网络节点关系,而模糊神经网络只需利用输入和输出训练网络,减少了专家知识的需求。针对常用的高木-关野模糊模型不适用于战术意图识别要求的输出与输入非线性的问题,设计了基于神经网络集成的模糊系统模型,利用目标属性与对应的战术意图形成训练样本训练神经网络,分别获得输入条件的模糊隶属度以及面向不同意图的输出函数,据此识别海面目标战术意图。仿真实验结果表明,获得的目标战术意图的准确度高,与想定情况均相符。
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关键词
战术意图识别
模糊神经网络
模糊隶属度
误差回传学习算法
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Keywords
tactical intention recognition
fuzzy neural network
degree of fuzzy membership
error back propagation
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分类号
E83
[军事—战术学]
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题名海上目标战术意图序贯识别技术研究
被引量：16
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作者
冷画屏
吴晓锋
胡剑光
余永权
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机构
广东工业大学计算机学院
海军兵种指挥学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2008年第3期462-465,共4页
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基金
“十五”国防预研基金资助课题(41306040104)
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文摘
针对舰艇指挥决策中的目标战术意图识别问题,根据领域知识的特点,提出了基于特征分量相似度的目标实时状态对意图类的支持程度算法,并用证据理论对时序上支持程度进行融合,形成目标战术意图序贯识别技术。该技术建立了目标实时特征量与已知意图模式特征分量的标准值的相似度计算模型,论述了将该相似度转化成证据理论中基本概率分配函数的方法。最后举例说明了目标战术意图序贯识别的过程。
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关键词
态势评估
战术意图识别
证据理论
相似度计算
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Keywords
situation assessment
tactical intention recognition
evidence theory
similarity calculating
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分类号
E925.6
[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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