10.3969/j.issn.1002-0640.2013.01.007
DDBN的无人机决策推理模型参数学习
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.
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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TP181(自动化基础理论)
全国高校博士点基金资助项目20116102110026
2013-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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