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基于直觉模糊推理的威胁评估方法

电子与信息学报 2007年第9期29卷 2077-2081页

作者：雷英杰王宝树王毅西安电子科技大学计算机学院西安710071 空军工程大学导弹学院计算机系三原713800

该文针对威胁评估问题,提出一种基于直觉模糊推理的评估方法。首先,分析了联合防空作战中空天来袭目标影响威胁评估的主要因素、威胁评估的不确定性,以及现有威胁评估方法的特点与局限性,建立了威胁程度等级划分的量化模型。其次,设计... 详细信息

该文针对威胁评估问题,提出一种基于直觉模糊推理的评估方法。首先,分析了联合防空作战中空天来袭目标影响威胁评估的主要因素、威胁评估的不确定性,以及现有威胁评估方法的特点与局限性,建立了威胁程度等级划分的量化模型。其次,设计了系统状态变量的属性函数,讨论了在模糊化策略方面对输入变量进行的量化和量程变换方法。再次,建立了系统推理规则,设计了推理算法和清晰化算法,分析了规则库中所包含规则的完备性、互作用性和相容性,给出了规则库的检验方法。最后,以20批典型目标的威胁评估实例,验证了方法的有效性。

关键词：信息融合威胁评估直觉模糊推理威胁判断

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动态火力接入下要地防空作战目标威胁评估

北京航空航天大学学报 2016年第7期42卷 1422-1431页

作者：刘敬蜀姜文志雷宇曜代进进海军航空工程学院兵器科学与技术系烟台264001

以动态火力接入下海军要地防空作战为背景,综合考虑要地相对价值和目标攻击能力、攻击意图以及到达时间,构建空袭目标威胁评估模型。首先,阐述了动态火力接入下要地防空作战系统及其动态接入与退出策略;然后,结合要地相对价值和空袭目... 详细信息

以动态火力接入下海军要地防空作战为背景,综合考虑要地相对价值和目标攻击能力、攻击意图以及到达时间,构建空袭目标威胁评估模型。首先,阐述了动态火力接入下要地防空作战系统及其动态接入与退出策略;然后,结合要地相对价值和空袭目标数量以及毁伤能力构建了空中目标威胁能力量化模型;其次,基于目标相对要地的航路角构建了目标攻击意图量化模型,并根据目标运动特性分别给出到达要地时间的计算方法;最后,根据目标距离防空体系拦截区的关系进行威胁等级排序,并提出威胁度计算方法,据此给出目标威胁等级排序。仿真结果表明,本文方法符合实际作战中的一般战术推理,能够客观地给出空袭目标威胁等级排序,可为要地防空作战决策研究提供一定的参考。

关键词：动态火力接入要地防空威胁评估要地相对价值威胁紧急程度威胁等级排序

小数据集BN建模方法及其在威胁评估中的应用

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电子学报 2016年第6期44卷 1504-1511页

作者：邸若海高晓光郭志高西北工业大学电子信息学院陕西西安710129

贝叶斯网络是数据挖掘领域的主要工具之一.在某些特定场合,如重大装备的故障诊断、地质灾害预测及作战决策等,希望用少量数据得到较好的结果.因此,本文针对小数据集条件下的贝叶斯网络学习问题展开研究.首先,建立基于连接概率分布的结... 详细信息

贝叶斯网络是数据挖掘领域的主要工具之一.在某些特定场合,如重大装备的故障诊断、地质灾害预测及作战决策等,希望用少量数据得到较好的结果.因此,本文针对小数据集条件下的贝叶斯网络学习问题展开研究.首先,建立基于连接概率分布的结构约束模型,提出I-BD-BPSO(Improved-Bayesian Dirichlet-Binary Particle Swarm Optimization)结构学习算法;其次,建立单调性参数约束模型,提出MCE(Monotonicity Constraint Estimation)参数学习算法;最后,应用所提算法构建威胁评估模型并应用变量消元法进行推理计算.实验结果表明,在小数据集条件下,本文的结构学习算法优于经典的二值粒子群优化算法,参数学习算法优于最大似然估计、保序回归及凸优化算法,并能够构建有效的威胁评估模型.

关键词：贝叶斯网络小数据集二值粒子群优化威胁评估

预警机指挥机群协同防御空战的威胁评估方法研究

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西北工业大学学报 2009年第5期27卷 624-629页

作者：陈军高晓光丁琳西北工业大学电子信息学院陕西西安710072

为了实现预警机在指挥机群协同防御空战中的威胁评估问题,文章建立了一种属性权重未知的混合型多属性决策模型。为能同时处理定量与定性数据,将模糊数转化为精确数得到规范的决策矩阵。基于属性熵,建立了具有柔性调节能力的属性客观权... 详细信息

为了实现预警机在指挥机群协同防御空战中的威胁评估问题,文章建立了一种属性权重未知的混合型多属性决策模型。为能同时处理定量与定性数据,将模糊数转化为精确数得到规范的决策矩阵。基于属性熵,建立了具有柔性调节能力的属性客观权重熵系数模型,实现了主观与客观权重的综合。最后,通过实例计算及敏感性分析,验证了将上述方法应用于预警机的威胁评估可行、有效。

关键词：威胁评估预警机混合型多属性决策熵权重

基于Vague集的空中目标威胁评估群决策方法

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系统工程与电子技术 2011年第12期33卷 2686-2690页

作者：耿涛卢广山张安西北工业大学电子信息学院陕西西安710129

主观威胁评估方法是空中目标威胁评估的必要手段。将基于Vague集的群决策方法用于空中目标的主观威胁评估,用Vague数表示决策者对目标威胁度的主观评价值,提出一种Vague熵诱导的有序加权平均算子,用于集结各个Vague评价值,可以消除集结... 详细信息

主观威胁评估方法是空中目标威胁评估的必要手段。将基于Vague集的群决策方法用于空中目标的主观威胁评估,用Vague数表示决策者对目标威胁度的主观评价值,提出一种Vague熵诱导的有序加权平均算子,用于集结各个Vague评价值,可以消除集结过程中人为误差带来的不良影响。为了直观评估各目标威胁程度大小,还提出一种基于Vague数距离和优劣点法的决策方法,来对目标威胁度进行比较和排序。算例证明该方法在空中目标威胁评估中是可行的,而且比常用的模糊综合评估方法更加有效。

关键词：威胁评估群决策 Vague集有序加权平均算子决策方法

基于遗传算法DDBN参数学习的UUV威胁评估

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哈尔滨工程大学学报 2018年第12期39卷 1972-1978页

作者：么洪飞王宏健王莹李庆哈尔滨工程大学自动化学院黑龙江哈尔滨150001 齐齐哈尔大学机电工程学院黑龙江齐齐哈尔161006 国网黑龙江省电力有限公司经济技术研究院黑龙江哈尔滨150036

针对复杂海洋环境下存在不确定事件对无人水下航行器自主作业和安全性所带来的威胁。本文设计了基于动态贝叶斯网络的威胁评估模型和决策推理模型,采用遗传算法实现了离散动态贝叶斯网络参数学习,最终得到最优的模型参数,进而增强了推... 详细信息

针对复杂海洋环境下存在不确定事件对无人水下航行器自主作业和安全性所带来的威胁。本文设计了基于动态贝叶斯网络的威胁评估模型和决策推理模型,采用遗传算法实现了离散动态贝叶斯网络参数学习,最终得到最优的模型参数,进而增强了推理模型对海洋环境的快速反应能力。仿真实验结果证明:提出的算法可以得到真实的离散动态贝叶斯网络参数,能够有效地解决复杂海洋环境下UUV威胁评估问题,为UUV的自主任务决策提供有效的参数保障。

关键词：参数学习威胁评估离散动态贝叶斯网络遗传算法无人水下航行器决策

基于结构熵和IGSO-BP算法的动态威胁评估

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系统工程与电子技术 2015年第5期37卷 1076-1083页

作者：陈洁钰姚佩阳王勃税冬东空军工程大学信息与导航学院陕西西安710077

针对传统超视距空战威胁评估不能根据各类威胁因素的变化动态调整其对应权值的问题,引入前向反馈(back propagation,BP)神经网络,采用综合考虑主客观因素的结构熵权法确定各威胁指数权值并作为神经网络训练参数进行训练,提出了改进萤火... 详细信息

针对传统超视距空战威胁评估不能根据各类威胁因素的变化动态调整其对应权值的问题,引入前向反馈(back propagation,BP)神经网络,采用综合考虑主客观因素的结构熵权法确定各威胁指数权值并作为神经网络训练参数进行训练,提出了改进萤火虫算法(improved glowworm swarm optimization,IGSO)和BP神经网络相结合的空战动态权值计算方法。该算法采用改进萤火虫算法优化BP网络的权值和阈值,优化后的BP网络能更好地计算不同态势下的威胁指数权值,从而根据威胁估计模型进行威胁评估。以某一时刻预测多无人机空中对抗时的威胁度为想定,分别采用结构熵权法和IGSO-BP进行仿真计算。结果表明:结构熵权法能够科学合理地计算各威胁指数权值,IGSO-BP算法可有效解决空战目标威胁评估问题,且所提算法与现有几种算法相比在可靠性和准确性上都有明显提高。

关键词： BP神经网络萤火虫算法结构熵权法动态权值威胁评估

数据缺失状态下目标威胁评估的AR(p)动态突变排序法

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系统工程与电子技术 2017年第5期39卷 1058-1064页

作者：唐鑫杨建军冯松任宝祥空军工程大学装备管理与安全工程学院陕西西安710051 空军工程大学科研部陕西西安710051 中国科学院西安光学精密机械研究所陕西西安710119

针对目标威胁评估过程中观测数据缺失、难以综合考虑来袭目标的动态威胁态势以及已有评估方法大多需要确定各指标权重而过多依赖专家经验的问题,将自回归(auto regressive,AR(p))预测模型、时间序列赋权及突变理论相结合,提出了目标威... 详细信息

针对目标威胁评估过程中观测数据缺失、难以综合考虑来袭目标的动态威胁态势以及已有评估方法大多需要确定各指标权重而过多依赖专家经验的问题,将自回归(auto regressive,AR(p))预测模型、时间序列赋权及突变理论相结合,提出了目标威胁评估的AR(p)动态突变排序法。该方法通过AR(p)模型预测时间序列上的缺失目标数据,为综合各时刻数据进行威胁评估提供了基础数据信息;采用泊松分布逆形式对时间序列进行赋权,全面考虑了当前时刻和之前时刻的目标关联信息;在突变理论基础上抽象出了突变排序的思想,将目标威胁评估指标体系中下层指标对上层指标的作用归因为控制变量对状态变量的作用,并采用归一化公式对作用程度进行求解,以此方式由底层往上逐层推进最终得到目标威胁评估值。实例分析结果表明,AR(p)动态突变排序法适用于目标数据缺失时的威胁评估,更贴合实战,且不需确定各指标权重,计算过程简洁高效,可操作性强,由于综合考虑了目标的动态威胁态势,评估结果更加合理,具有一定的实用价值。

关键词：数据缺失时间序列威胁评估突变理论动态估计

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地面作战目标威胁评估多属性指标处理方法

自动化学报 2021年第1期47卷 161-172页

作者：孔德鹏常天庆郝娜张雷郭理彬陆军装甲兵学院兵器与控制系北京100072 中国人民解放军92942部队北京100161

评估指标的量化处理是目标威胁评估(Threat assessment,TA)算法应用的基础.本文针对地面作战目标威胁评估指标类型多样和难以量化的问题,系统地提出了一种多属性威胁指标的量化方法,并将指标量化结果转化为统一的直觉模糊集(Intuitionis... 详细信息

评估指标的量化处理是目标威胁评估(Threat assessment,TA)算法应用的基础.本文针对地面作战目标威胁评估指标类型多样和难以量化的问题,系统地提出了一种多属性威胁指标的量化方法,并将指标量化结果转化为统一的直觉模糊集(Intuitionistic fuzzy set,IFS)表示形式.研究了地面作战目标威胁评估指标如目标距离、速度、攻击角度、类型、通视条件和作战环境等,通过模糊评价语言、区间数、实数、三角模糊数等方式进行量化,最大限度地保留指标不确定信息并降低实际应用的复杂度;提出了不同表示形式的威胁指标数据与直觉模糊数的转化原则和转化方法,并给出了理论可行性的数学证明.通过一个地面作战目标威胁评估的多属性指标处理实例,验证了该方法在多属性指标量化和直觉模糊集表示中的合理性,说明了该方法能够为目标威胁评估提供科学的评估数据.

关键词：地面作战威胁评估多属性指标直觉模糊集