【摘 要】
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动态贝叶斯网络是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的有力工具.战场环境随机变化使得侦察信息处理变的复杂化,从而影响决策的具体方式或决策方向.本文提出将
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动态贝叶斯网络是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的有力工具.战场环境随机变化使得侦察信息处理变的复杂化,从而影响决策的具体方式或决策方向.本文提出将隐马尔可夫模型图形模式与模糊推理结合起来构成DBN,将其用于战场侦察情报的推理分析.首先建立动态贝叶斯网络的环境变化感知模型,而后应用Viterbi解码算法获得当前隐含序列最优估计,通过HMM状态转移矩阵可预测出未来环境变化趋势,最后应用模糊推理得到问题的最优的决策或优先采用的解决方式.仿真结果表明了模型的可行性.
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