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DDBN的无人机决策推理模型参数学习
被引量:
1
1
作者
黄世强
高晓光
任佳
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2013年第1期26-29,共4页
针对复杂战场环境下的无人机决策推理模型参数学习的问题,提出基于遗传算法的离散动态贝叶斯网络参数学习算法。该算法将模型网络参数的最大似然估计函数作为遗传算法的适应度函数,在全局进行并行优化搜索,得到最优的网络参数,从而提高...
针对复杂战场环境下的无人机决策推理模型参数学习的问题,提出基于遗传算法的离散动态贝叶斯网络参数学习算法。该算法将模型网络参数的最大似然估计函数作为遗传算法的适应度函数,在全局进行并行优化搜索,得到最优的网络参数,从而提高了决策推理模型对复杂环境的快速适应。仿真结果表明,该算法可以获得准确的离散动态贝叶斯网络参数,能够有效地解决复杂战场环境下无人机威胁评估问题,为无人机的自主任务决策提供有效的参数保障。
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关键词
离散动态贝叶斯网络
参数学习
遗传算法
无人机
决策推理模型
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职称材料
题名
DDBN的无人机决策推理模型参数学习
被引量:
1
1
作者
黄世强
高晓光
任佳
机构
西北工业大学电子信息学院
出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2013年第1期26-29,共4页
基金
全国高校博士点基金资助项目(20116102110026)
文摘
针对复杂战场环境下的无人机决策推理模型参数学习的问题,提出基于遗传算法的离散动态贝叶斯网络参数学习算法。该算法将模型网络参数的最大似然估计函数作为遗传算法的适应度函数,在全局进行并行优化搜索,得到最优的网络参数,从而提高了决策推理模型对复杂环境的快速适应。仿真结果表明,该算法可以获得准确的离散动态贝叶斯网络参数,能够有效地解决复杂战场环境下无人机威胁评估问题,为无人机的自主任务决策提供有效的参数保障。
关键词
离散动态贝叶斯网络
参数学习
遗传算法
无人机
决策推理模型
Keywords
discrete dynamic Bayesian network
parameter learning
genetic algorithm
Unmanned Aerial Vehicle(UAV)
model of decision-making and reasoning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
DDBN的无人机决策推理模型参数学习
黄世强
高晓光
任佳
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2013
1
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