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摘要
针对炮兵远程火力毁伤评估中获取信息的信度和效度等问题,将证据理论引入DBN(Dynamic Bayesian Network,动态贝叶斯网络)进行毁伤效果的评估。通过构建炮兵远程火力毁伤指标体系,利用模糊集合理论将毁伤指标进行离散划分,建立基于证据理论与DBN相结合的毁伤评估模型,并基于连接树(Junction Tree)算法实现对火力毁伤效果的动态评估。最后,通过仿真验证分析,得出了较为可靠的结论,为远程火力毁伤效果科学评估提供了有效的方法。
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针对炮兵远程火力毁伤评估中获取信息的信度和效度等问题,将证据理论引入DBN(Dynamic Bayesian Network,动态贝叶斯网络)进行毁伤效果的评估。通过构建炮兵远程火力毁伤指标体系,利用模糊集合理论将毁伤指标进行离散划分,建立基于证据理论与DBN相结合的毁伤评估模型,并基于连接树(Junction Tree)算法实现对火力毁伤效果的动态评估。最后,通过仿真验证分析,得出了较为可靠的结论,为远程火力毁伤效果科学评估提供了有效的方法。
