动态贝叶斯网络：舰艇防空作战威胁评估的关键技术

本文主要探讨了基于动态贝叶斯网络的舰艇防空作战威胁评估方法，针对防空作战中数据不完整和不确定性条件下威胁评估的推理问题提出解决方案。研究者卞泓斐和杨根源，分别来自海军航空工程学院研究生管理大队和海军信息化专家委员会，他们在2015年的《兵工自动化》杂志上发表的文章中，重点关注了以下几个关键知识点： 1. **动态贝叶斯网络模型应用**：动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network, DBN）被选择作为威胁评估的工具，因为这种模型能够处理复杂的动态系统，通过概率模型描述变量之间的依赖关系，并在面对不确定性时进行有效的推理。 2. **威胁评估因素分析**：文章详细分析了影响舰艇编队防空作战威胁评估的各种因素，这可能包括目标类型、位置、速度、火力强度、武器系统性能以及环境条件等，这些因素对威胁评估结果至关重要。 3. **状态转移矩阵构建**：军事专家的知识被用来构建状态转移矩阵，这是一个核心组成部分，它定义了系统状态随时间变化的概率分布，反映了威胁随时间发展的可能性。 4. **模糊分类技术**：为了处理输入的连续数据，文中采用了模糊分类技术，这使得模型能更好地适应现实世界的不精确性，提高了评估结果的准确性。 5. **推理过程与算法**：文章深入剖析了动态贝叶斯网络的推理过程，包括前向后向算法或马尔科夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)等，用于估计隐藏状态和参数，从而得出目标识别、意图、毁伤能力和威胁程度的动态变化趋势。 6. **仿真结果与验证**：通过仿真实验，作者证明了这种方法的科学性和有效性，结果显示该模型的计算结果与实际情况相符，说明模型在实际操作中具有较高的实用价值。 7. **关键词与分类**：论文关键词包括动态贝叶斯网络、防空作战和威胁评估，对应的技术领域分类为TJ85，文献标志码为A，表明这是一篇在防空作战领域中应用先进统计方法的研究论文。 本文为防空作战中的威胁评估提供了一种基于动态贝叶斯网络的量化分析方法，对于提高作战决策的准确性和可靠性具有重要意义。