复杂不对称感知环境中自适应信息融合
针对复杂不对称作战环境中不同类型信息的处理,传统的兵力对抗战场信息管理的感知模型已不能满足信息化条件下作战的需求.结合模糊推论过程和贝叶斯概率网络结构,我们提出了一种贝叶斯模糊推论模型(BAM)来支持信息变化环境中多重假设评估的感知处理.本文描述了一种从不同信息源核心中获取模糊推论逻辑的贝叶斯网络.利用遗传知识算法来解决BAM信息融合问题。研究分析了在过去和将来感知条件下,怎样利用模型来仿真指挥员和指挥机构处理信息的方式.
信息融合 不对称感知 模糊推论 贝叶斯模型 遗传算法 作战环境 信息处理 战场信息
许锦洲 陈春 韦晓萍
海军指挥学院信息战研究系
国内会议
南京
中文
496-499
2008-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）