基于粗糙集和贝叶斯网络的作战效能评估

摘要：

针对部队作战不确定因素多、建模复杂的特点,提出一种作战行动效能的评估模型.运用粗糙集理论除去冗余的评估指标,降低朴素贝叶斯分类器的时空复杂度.给出该模型的评估算法步骤,通过贝叶斯网络的参数学习,将不同数据类型的评估指标统一在类条件概率分布中,既保证了评估的客观性,又较好地表达出作战过程随机性的特点.实例研究表明,将该万法用于作战行动效能的评估是可行的.

关键词：粗糙集、朴素贝叶斯分类器、效能评估

所属期刊栏目：37

分类号：TP391;E917(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目"基于训练效果的部队作战效能评估及作战计划制订方法研究"70971137

在线出版日期：2011-04-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：10-12,15