基于贝叶斯网络的武器装备体系需求建模质量评估

本文主要探讨的是"论文研究-电力需求的非线性回归组合神经网络预测研究.pdf"中的研究成果，聚焦于武器装备体系需求建模的质量评估。在复杂的武器装备体系背景下，需求建模的质量至关重要，因为它直接影响到需求模型的准确性和有效性，进而影响武器装备体系的构建效率和成果。论文针对武器装备体系需求建模过程中存在的诸多不确定性因素，如体系本身的复杂性、作战需求的不可预知性、利益相关者理解的多样性以及外部环境的动态性，提出了利用贝叶斯网络（BN）进行质量评价的方法。 贝叶斯网络作为一种在人工智能领域广泛应用的工具，能够有效地处理系统不确定性，通过其状态描述和推理机制，能够描述和处理需求建模过程中的各种不确定性问题。这种方法不仅考虑了需求模型本身的不确定性，还特别关注模型的有效性对质量的影响。通过BN的诊断推理功能，研究者可以识别出影响建模质量的关键因素组合，这有助于提高建模的针对性和准确性。 作者鲁延京和陈英武来自国防科学技术大学信息系统与管理学院，他们通过理论分析和实证验证，展示了这种方法在实际应用中的可行性和有效性。论文可能涉及的具体内容包括：贝叶斯网络的基础理论、模型构建步骤、不确定性因素分析、质量评估指标的选择、模型训练与验证过程，以及通过仿真案例展示方法的实际效果。 总结来说，这篇论文深入研究了如何通过贝叶斯网络技术改进武器装备体系需求建模的质量评价，为提高武器装备体系需求建模的科学性和可靠性提供了新的思考角度和实用工具，具有重要的理论价值和实践意义。