态势估计中目标意图识别的研究与仿真

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态势估计是对信息进行处理和预测的一种手段,能为决策者提供辅助信息,进而提高决策的正确率。态势理解是态势估计功能模型的第二级,目标意图识别是它的主要功能,能为态势预测提供证据支持。  本文提出了基于黑板模型的意图识别系统,它实现了证据信息的存储、知识库的建立以及证据信息与知识库之间的匹配推理。首先,系统将目标意图识别推理过程分为四个阶段:事件行动特征提取、任务推理、计划识别和意图识别,克服了现有的战场态势信息预测中层次不清的问题;其次,提出了以框架为基础的“规则架+规则体”的知识表达模式,并通过Access软件来建立意图识别系统知识库,克服了传统的知识库采用的产生式表示方法计算能力弱和规则多时推理速度下降的缺点;最后,通过贝叶斯网络消息传播算法在匹配推理中的应用,解决了现有的基于D-S证据理论的意图识别方法信息传播方向单一的问题,并针对传统贝叶斯网络消息传播算法产生的更新置信度结果同现实情况有差距这一缺点,提出了加权贝叶斯网络的消息传播算法。  论文对意图识别系统进行了仿真,通过运行界面输入证据参数,将证据与数据库之间按照加权贝叶斯网络消息传播算法进行匹配推理,系统能够实现证据信息的多方向传播,并提高了更新置信度的准确性。
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