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动态贝叶斯网络用于雷达遮盖干扰效果评估 总被引:1,自引:0,他引:1
依据电子战实际作战环境,以可代表性和可观测性为标准,选取压制干扰效果评估指标;提出基于动态贝叶斯网络的效果评估模型,对若干可观测的目标特征参数进行综合推理;推导了动态贝叶斯网络的推理算法。分析结果表明,动态贝叶斯网络能够综合目标雷达不同的毁伤效果信息进行较为合理的评估;与静态贝叶斯网络相比,动态贝叶斯网络无论在准确性上,还是在滤波平滑能力上都要优于静态贝叶斯网络。 相似文献
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基于贝叶斯网络的战场目标威胁评估 总被引:2,自引:0,他引:2
准确地对战场目标的威胁等级进行评估,是战场辅助决策系统的一个重要环节.贝叶斯网是一种进行不确定分析和推理的有效方法.介绍了联合树贝叶斯网络推理算法,分析了战场目标的威胁等级评估涉及的主要因素,建立了相应的贝叶斯网络模型,并进行了实例推理分析,其结果比较准确地反映了目标的威胁程度. 相似文献
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针对作战飞机突防过程中威胁代价评估问题提出综合推理方法,引入离散动态贝叶斯网络算法,构建威胁源自主识别网络模型,引入基于最大综合拦截概率的威胁代价评估算法,形成瞬时跟踪概率、连续跟踪概率、杀伤概率等的综合计算模型。通过仿真分析表明,该方法针对地面威胁源实现了自主分类识别和优化代价解算。 相似文献
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结合态势估计的特点,介绍了黑板结构和贝叶斯网络2种用于态势估计的方法,分析了各自的优缺点,并选取贝叶斯网络来进行态势估计。详细讨论了战场态势在贝叶斯网络中的知识表示和信息传播。针对静态贝叶斯网络难以捕捉动态战场信息的缺点,采用了动态搜索最佳网络的方法进行推理,为战场态势估计提供了新的思路。 相似文献
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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 Optimi-zation)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。 相似文献
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根据空中目标威胁估计的特点,分析了基于BP神经网络的空中目标威胁估计方法的不足。运用蚁群优化算法(ACO)的全局寻优能力,对BP神经网络的初始权值进行优化,建立了改进的BP (ACOBP)空中目标威胁估计方法,解决了BP神经网络初始权值的随机性和网络易陷入局部极小值的问题,提高了算法的收敛速度。并采用30组训练样本数据及8组测试数据,对算法的性能进行了仿真分析。仿真结果表明,该算法估计结果准确合理,收敛速度和收敛精度均优于BP算法,证明了该方法的有效性。 相似文献
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Aiming at the problem of ignoring the impact of attack cost and intrusion intention on network security in the current network risk assessment model,in order to accurately assess the target network risk,a method of network intrusion intention analysis based on Bayesian attack graph was proposed.Based on the atomic attack probability calculated by vulnerability value,attack cost and attack benefit,the static risk assessment model was established in combination with the quantitative attack graph of Bayesian belief network,and the dynamic update model of intrusion intention was used to realize the dynamic assessment of network risk,which provided the basis for the dynamic defense measures of attack surface.Experiments show that the model is not only effective in evaluating the overall security of the network,but also feasible in predicting attack paths. 相似文献
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To predict the attack behaviors accurately and comprehensively as well as to quantify the threat of attack,a quantitative method for network security situation based on attack prediction was proposed.By fusing the situation factors of attacker,defender and network environment,the capability of attacker and the exploitability rate of vulnerability were evaluated utilizing the real-time detected attack events,and the expected time-cost for attack-defense were further calculated.Then an attack prediction algorithm based on the dynamic Bayesian attack graph was designed to infer the follow-up attack actions.At last,the attack threat was quantified as the security risk situation from two levels of the hosts and the overall network.Experimental analysis indicates that the proposed method is suitable for the real adversarial network environment,and is able to predict the occurrence time of attack accurately and quantify the attack threat reasonably. 相似文献
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针对信息安全风险评估过程中专家评价意见的多样性以及不确定信息难以量化处理的问题,提出了一种基于改进的DS证据理论与贝叶斯网络(BN)结合的风险评估方法.首先,在充分研究信息安全风险评估流程和要素的基础上,建立了风险评估模型,确定风险影响因素;其次,根据评估模型并结合专家知识构建相应的贝叶斯网络模型,确定贝叶斯网络模型中的条件概率表;再次,利用基于权值分配和矩阵分析的改进DS证据理论融合多位专家对风险影响因素的评价意见;最后,根据贝叶斯网络模型的推理算法,计算被测信息系统处于不同风险等级的概率值,并对结果进行有效性分析.分析表明,将改进后的DS证据理论与贝叶斯网络应用到风险评估过程中,在一定程度上能够提高评估结果的可信度和直观性. 相似文献