基于規(guī)則發(fā)現(xiàn)和貝葉斯推理的戰(zhàn)術(shù)意圖識(shí)別技術(shù).pdf

1、在軍事對(duì)抗過程中，戰(zhàn)場(chǎng)局勢(shì)瞬息萬變，戰(zhàn)機(jī)稍縱即逝。能夠迅速的從海量的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)信息獲取有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息，正確的進(jìn)行理解和推斷，得出盡可能準(zhǔn)確的敵方作戰(zhàn)目標(biāo)戰(zhàn)術(shù)意圖，是指揮決策的重要依據(jù)之一，也是左右戰(zhàn)局勝負(fù)的關(guān)鍵因素。當(dāng)前，在科技高速發(fā)展的推動(dòng)下，軍事作戰(zhàn)日益突顯出信息化和智能化，戰(zhàn)場(chǎng)信息融合技術(shù)的研究和應(yīng)用也逐漸向高層領(lǐng)域轉(zhuǎn)移，以作戰(zhàn)意圖的推理與識(shí)別為代表的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)分析與評(píng)估技術(shù)正在成為研究的熱點(diǎn)。
　　本文以―十一五‖、―十二五

2、‖國(guó)防預(yù)研項(xiàng)目為背景展開研究，從分析作戰(zhàn)任務(wù)及戰(zhàn)術(shù)意圖相關(guān)概念和實(shí)施過程出發(fā)，提出了用于表達(dá)和推理規(guī)劃分解過程的序列貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，并基于該模型建立了用于戰(zhàn)術(shù)意圖識(shí)別的動(dòng)態(tài)序列貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型；其次，針對(duì)推理模型的構(gòu)建問題，研究和擴(kuò)展了多實(shí)體貝葉斯體系的推理知識(shí)表達(dá)能力，提出了基于擴(kuò)展多實(shí)體貝葉斯體系的戰(zhàn)術(shù)意圖推理模型構(gòu)建算法；進(jìn)而針對(duì)擴(kuò)展多實(shí)體貝葉斯體系知識(shí)邏輯的獲取問題，設(shè)計(jì)了基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及知識(shí)挖掘相關(guān)理論的戰(zhàn)術(shù)意圖推理知識(shí)的發(fā)現(xiàn)流程

3、。
　　本文的主要?jiǎng)?chuàng)新性工作如下：
　?。?）提出了用于描述規(guī)劃展開過程的序列貝葉斯模型，并建立了一種用于戰(zhàn)術(shù)意圖過程表達(dá)及推理識(shí)別的動(dòng)態(tài)序列貝葉斯模型。
　　分析了規(guī)劃問題中的重要環(huán)節(jié)——序列展開過程，并針對(duì)該過程的表達(dá)需求提出了序列貝葉斯模型。該模型描述的隨機(jī)事件若干狀態(tài)與子隨機(jī)事件若干狀態(tài)序列之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，是經(jīng)典的BN模型、DBN模型等相關(guān)模型理論所不能描述的，它很好的反映了規(guī)劃展開的過程，是進(jìn)行戰(zhàn)術(shù)意圖識(shí)別等

4、規(guī)劃識(shí)別所必需的表達(dá)和推理結(jié)構(gòu)。同時(shí)，基于子事件狀態(tài)轉(zhuǎn)換規(guī)則的事件序列概率計(jì)算方法，本文還研究和給出了序列貝葉斯模型的概率計(jì)算方法。進(jìn)而分析了作戰(zhàn)任務(wù)和戰(zhàn)術(shù)意圖的規(guī)劃展開及執(zhí)行過程，分別采用序列貝葉斯模型和動(dòng)態(tài)貝葉斯模型表達(dá)這兩個(gè)過程，構(gòu)建了動(dòng)態(tài)序列貝葉斯推理模型，用于規(guī)劃展開問題的表達(dá)和求解。給出了模型的推理計(jì)算方法，并與貝葉斯模型、動(dòng)態(tài)貝葉斯模型進(jìn)行了定性對(duì)比，模型驗(yàn)證表明該模型是用于以戰(zhàn)術(shù)意圖識(shí)別為代表的規(guī)劃求解過程的有效模型。<

5、br>　　（2）針對(duì)序列貝葉斯模型的構(gòu)建需求，擴(kuò)展了多實(shí)體貝葉斯模型，并提出了一種基于擴(kuò)展多實(shí)體貝葉斯模型的動(dòng)態(tài)序列貝葉斯模型構(gòu)建算法。
　　介紹了多實(shí)體貝葉斯模型的概率推理規(guī)則知識(shí)的表達(dá)能力和貝葉斯推理模型的構(gòu)建過程，分析了多實(shí)體貝葉斯模型表達(dá)序列展開過程的不足，對(duì)其進(jìn)行擴(kuò)展，增加了用于表達(dá)隨機(jī)事件狀態(tài)轉(zhuǎn)換過程及狀態(tài)序列展開過程的邏輯知識(shí)表達(dá)能力，建立了擴(kuò)展多實(shí)體貝葉斯模型，具備了表達(dá)和構(gòu)建動(dòng)態(tài)序列貝葉斯模型的基礎(chǔ)。基于給定的擴(kuò)

6、展多實(shí)體貝葉斯推理知識(shí)表達(dá)體系，針對(duì)特定的戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)初始條件，給出了動(dòng)態(tài)序列貝葉斯模型的構(gòu)建算法，并分析了算法的時(shí)間和空間復(fù)雜度。將該算法與經(jīng)典的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法和參數(shù)學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了定性比較，表明經(jīng)典拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法不具備構(gòu)建包含序列展開過程的序列貝葉斯模型，而基于擴(kuò)展多實(shí)體貝葉斯模型能夠較好的利用推理知識(shí)針對(duì)特定戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)構(gòu)建用于戰(zhàn)術(shù)意圖識(shí)別的推理模型，并演示驗(yàn)證了該算法可以隨時(shí)增加、刪除和修改推理知識(shí)體系以及根據(jù)初始條件的不同

7、構(gòu)建具有針對(duì)性的推理模型的靈活性。
　?。?）運(yùn)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及挖掘方法設(shè)計(jì)了一套推理邏輯規(guī)則知識(shí)的發(fā)現(xiàn)流程。
　　針對(duì)用于敵方作戰(zhàn)目標(biāo)戰(zhàn)術(shù)意圖識(shí)別推理知識(shí)無法直接獲取的問題，創(chuàng)新性運(yùn)用若干數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及規(guī)則知識(shí)挖掘方法對(duì)歷史數(shù)據(jù)或樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，建立了一種多維向量差異性度量方法，并采用聚類統(tǒng)計(jì)、隸屬度計(jì)算、轉(zhuǎn)換次數(shù)統(tǒng)計(jì)以及序列模式挖掘等算法分別統(tǒng)計(jì)得到戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)隨機(jī)事件之間的概率關(guān)聯(lián)規(guī)則、隨機(jī)事件時(shí)序狀態(tài)轉(zhuǎn)換規(guī)則以及隨機(jī)事件