【摘 要】
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为克服传统贝叶斯网络进行态势估计时,在主观性环境下条件概率难以获取和指定条件概率表的工作量随贝叶斯网络中节点数量的增长呈指数增长的问题,提出了用影响网络对态势估计
【机 构】
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西北工业大学电子信息学院,天津河东区职工大学
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为克服传统贝叶斯网络进行态势估计时,在主观性环境下条件概率难以获取和指定条件概率表的工作量随贝叶斯网络中节点数量的增长呈指数增长的问题,提出了用影响网络对态势估计进行建模的方法;基于影响网络的态势估计模型,在继承传统贝叶斯网络结构的基础上,利用促进与抑制两种因果影响关系使建模更为直观、易懂,更好地表现证据节点对其子节点的影响关系;利用CAST逻辑使条件概率表的获取更为简单,解决了条件概率随节点增长而指数增长的问题,并能很好地表现专家知识以及为条件概率表的获取时提供了一种新的解决方法。
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