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基于贝叶斯网络的团队仿真训练情景生成方法
  • ISSN号:1004-731X
  • 期刊名称:系统仿真学报
  • 时间:2010
  • 页码:1641-1645
  • 分类:TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]华中科技大学系统工程研究所,武汉430074, [2]国家国民经济动员仿真演练研究中心,武汉430074, [3]图像信息处理与智能控制'教育部重点实验室,武汉430074
  • 相关基金:国家基金重点项目(90924301)
  • 相关项目:基于“情景-应对”的国家应急平台体系基础科学问题集成升华研究平台
中文摘要:

对于基于EBAT的团队仿真训练,情景的有效生成直接决定了实际的训练效果。为解决随机条件下,考虑关键事件因素的情景生成问题。在对情景生成过程建模的基础上,引入训练目标、事件、关键事件等要素,提出情景贝叶斯网络模型。基于贝叶斯网络推理方法,建立情景贝叶斯网络推理的数学模型,并提出启发式推理方法。针对情景案例进行建模及推理实现,并对结果进行分析。结果表明,关键事件重要程度影响下的情景贝叶斯网络建模及启发式推理,能直接提高关键事件对情景生成结果的控制能力,从而使情景生成结果更为有效。

英文摘要:

According to the team simulation training based on EBAT,the scenario is one of the most important factors to influence the training effect.In order to solve the problem of scenario generation under the stochastic conditions with the key events,a scenario bayesian network with training objects,events and key events was designed by modeling the scenario generation process.Applying the bayesian network inference approach,the mathematical model and the heuristic inference algorithm for the scenario bayesian network were proposed.The scenario bayesian network model and the inference algorithm were implemented with the scenario cases.The analytical result shows that the scenario bayesian network model and the inference algorithm with the key events,can improve the control of the scenario generation process,and makes the result of scenario generation more effective.

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期刊信息
  • 《系统仿真学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:北京仿真中心 中国仿真学会
  • 主编:李伯虎
  • 地址:北京市海淀区永定路50号院
  • 邮编:100039
  • 邮箱:simu-xb@vip.sina.com
  • 电话:010-88527147
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-731X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3092/V
  • 邮发代号:82-9
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:51729