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J-GLOBAL ID：201702239964220184   整理番号：17A1786486

灰色ファジィBayesネットワークアルゴリズムに基づく編隊防衛の有効性評価方法【JST・京大機械翻訳】

Method of formation penetration operation effectiveness assessment based on gray fuzzy Bayesian network algorithm

著者 (4件)： Zhao Bin (空軍工程大学航空航天工程学院,西安710038;中国人民解放軍95980部隊,湖北襄陽441021) ,  Zhou Zhongliang (空軍工程大学航空航天工程学院,西安,710038) ,  Ruan Chengwei (空軍工程大学航空航天工程学院,西安,710038) ,  Mu Zhonglin (空軍工程大学航空航天工程学院,西安,710038)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 37  号： z1  ページ： 356-360,364  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 環境における不確実性因子の影響を考慮して,本論文は,灰色のファジィBayesianネットワーク(GFBN)を改良することによって,編隊戦闘の有効性を評価するために,新しい方法を提案した。まず第一に,階層分析に基づく2番目の最尤推定(AHP-ML II)モデルに基づく事前情報融合アルゴリズムを提案して,異なるソースの歴史的事前情報を処理して,主観的影響を減少させた。第二に,Bayesianネットワークモデルの入力情報を灰色のファジィ確率的変換によって処理した。最後に,不確実性因子の影響に基づいて,改良GFBN法に基づく単一機械と編隊の評価モデルを確立した。本論文では,融合アルゴリズムと編隊爆発の事例研究を行い,評価モデルの入力としてファジィ因子を取り上げ,有効性評価の効果を考慮した。最後に、有効性評価値の比較により、このアルゴリズムはこのような不確定性因子を入力アルゴリズムモデルに入力することで、編隊の戦闘有効性を著しく高めることができ、シミュレーション結果は実戦効果に近いことが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最尤法 ,  *曖昧さ ,  事例研究 ,  *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  不確実性
準シソーラス用語： 評価モデル ,  事前知識 ,  情報フュージョン ,  *有効性評価 ,  防衛 ,  *編隊 ,  *信念ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： formation penetration ,  effectiveness assessment ,  gray fuzzy factor ,  Analytic Hierarchy Process-II Maximum Likelihood estimation (AHP-ML II) ,  Bayesian Network (BN)

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 灰色 ,  ファジィ ,  Bayesネットワーク ,  アルゴリズム ,  編隊 ,  防衛 ,  有効性評価