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题名贝叶斯网络推理学习的混合粒子群-差分算法
被引量：4
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作者
范瑞星
刘浩然
张力悦
苏昭玉
刘彬
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
燕山大学电气工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第6期1156-1162,共7页
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基金
河北省人才工程培养资助项目(A201903005)资助
河北省自然科学基金项目(F2019203320)资助
国家自然科学基金项目(51641609)资助.
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文摘
针对启发式算法应用于贝叶斯网络推理学习易陷入局部最优和寻优效率低的问题,提出一种基于混合粒子群-差分法的贝叶斯网络推理算法.该算法利用自适应的反向学习策略增加初始种群的多样性,将差分变异算子引入离散粒子群算法,提出自适应概率分层搜索策略平衡局部搜索与全局搜索,并根据levy飞行机制建立自适应的变异策略避免算法陷入局部最优.由算法的收敛性分析可知,通过迭代搜索可以找到贝叶斯网络的最大可能解释.实验结果表明与其他算法相比收敛精度与寻优效率均有提升.
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关键词
贝叶斯网络推理算法
粒子群算法
差分算法
levy飞行机制
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Keywords
Bayesian network inference learning
particle swarm optimization
differential evolution
levy flight
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名突防任务中的单机对多目标干扰决策
被引量：23
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作者
高晓光
胡明
郑景嵩
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机构
西北工业大学电子信息学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2010年第6期1239-1243,共5页
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基金
西北工业大学科技创新基金(2007KJ01027)资助课题
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文摘
针对单机多目标的突防任务,提出了包括干扰时机选择、干扰样式选择以及干扰功率分配的干扰决策策略。在给出干扰时机和干扰样式的模型后,重点分析了干扰功率分配的方法,采用贝叶斯推理算法,构建空战威胁等级评估模型,计算出多个目标的不同威胁权值,最终给出基于威胁等级评估的干扰功率分配方法。仿真结果表明,该方法能充分利用有限的干扰资源,有效地降低敌方威胁,提高载机的突防概率。
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关键词
干扰决策
干扰功率分配
威胁等级评估
贝叶斯推理算法
单机对多目标
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Keywords
jamming strategy
jamming power allocation
threat level evaluation
inference algorithm of Bayesian network
single plane to multi-target
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分类号
TN974
[电子电信—信号与信息处理]
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