导弹反舰作战是一种有效的非对称打击作战样式,目标毁伤预测在其中承担着关键一环。针对现有反舰导弹目标毁伤预测方法在计算代价或样本规模等方面的限制,在贝叶斯网络技术的框架下,提出一种用于目标毁伤预测的贝叶斯推断模型。该模型将导弹反舰作战的突防和毁伤等过程抽象成高层的概率语义,仅需少量样本数据就可驱动模型关键参数的学习过程,在实现目标毁伤预测的同时还附加有发射弹量规划能力。通过实验,验证了模型的可行性与有效性。
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