陈固胜关于基于动态贝叶斯网络的战场信息预测与评估的研究

现代信息化战争中，战场态势估计己经成为支撑现代作战指挥决策的核心技术之 一。战场态势估计的实质是基于战场信息的决策级上的推理过程。目前战场态势估计的 主要问题包括：（侦察手段有限，获得的态势信息具有不确定性；（现有的态势估 计侧重于对敌杀伤预测，忽略了自身安全。因此根据动态不确定性战场信息完成态势估 计为战场指挥员提供科学辅助决策成为当前亟需解决的问题。 鉴于动态贝叶斯网络在处理动态不确定性问题方面的优势。本文提出了基于动态贝 叶斯网络的战场信息预测与评估。本文完成的主要工作包括： 论证基于动态贝叶斯网络的战场信息预测与评估的可行性。贝叶斯网络是解决 不确定性问题的最佳模型，动态贝叶斯网络在继承贝叶斯网络优势的基础上，对上一时 刻推理的经验进行了保存和积累，提高了推理预测精度。本文通过示例验证了动态贝叶 斯网络在处理不确定信息方面的合理性与可行性。 态势估计的动态贝叶斯网络模型构建与研究。本文建立了动态贝叶斯网络模 型，该模型将态势估计分为自身生存预测与杀伤估计，并根据两个概率值给出推理结果， 辅助战场指挥员科学决策。 动态贝叶斯网络预测与评估的案例分析。以战场信息预测与评估在指挥决策中 的应用为背景进行分析验证。验证所提方案的合理性和可行性。 通过具体案例分析，证明了与静态贝叶斯网络模型相比，动态贝叶斯网络对战场态 势的估计与人工判定结论更吻合，该结果可以为战场指挥人员实时提供辅助决策，达到 了预期目的。