申请/专利权人：西安航空学院

申请日：2023-05-29

公开（公告）日：2023-08-22

公开（公告）号：CN116628449A

主分类号：G06F18/20

分类号：G06F18/20;G06F18/243

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.09.08#实质审查的生效;2023.08.22#公开

摘要：本发明提供基于图的邻接点优先的联合树SAAD‑JT算法的态势评估方法，包括：输入当前态势状态节点，状态概率表和条件概率表，构建贝叶斯网络模型；输入战场情报系统关键节点，利用SAAD‑JT算法依次遍历其它节点，建立基于战场情报系统的精简贝叶斯网络；道义化，获得道义图；三角化，获得三角化图；建立新结构，搜索三角化图中的所有最大集团；建立分隔符；联合树中每个节点和分隔符对应条件概率表，在联合树中搜索所有变量的节点，获得新条件概率表；向联合树加入证据，采用消息传递算法进行传递推理，获得某时刻敌方态势、计划选择和对敌采取行动等。该方法解决了战场情报系统多节点网络结构图推理速度较慢的问题，有效降低迭代次数，提高时间优化率。

主权项：1.基于图的邻接点优先的联合树SAAD-JT算法的态势评估方法，其特征在于，包括以下步骤：输入当前态势的状态节点，以及状态概率表和条件概率表，构建贝叶斯网络模型；输入战场情报系统中的关键节点，包括观察节点和证据节点；将关键节点作为重要节点，利用基于图的邻接点优先的联合树算法的态势评估方法SAAD-JT依次遍历其他节点，如果这个节点有一条路径到达任意一个关键节点，则加入重要节点；将所有的重要节点重新建立一个基于战场情报系统的精简贝叶斯网络，并根据之前的概率表，找到对应节点分配概率；道义化，将精简贝叶斯网络中同一子节点的不相邻的父节点用一条弧连接起来，去掉所有弧的方向，将有向图转化为无向图，获得道义图；三角化，如果任一长度大于3的回路不含有弦，向该回路内加入弦，重复上述操作，直到任何长度大于3的回路都含有弦，获得三角化图；建立新结构，搜索三角化图中的所有最大集团，每一集团都作为集团图的一个节点，如果两个集团相交，用一条边进行连接形成联合树；建立分隔符，联合树的每条边上都有一个分隔符，它由邻近节点的交集组成；联合树中每个节点和分隔符对应条件概率表，在联合树中搜索包含贝叶斯网络模型中的每个条件概率表的所有变量的节点，采用该节点对应的条件概率表乘贝叶斯网络模型中的条件概率表，获得新的条件概率表；向联合树加入证据，并使用消息传递算法进行传递，推理获得某时刻敌方态势、计划选择和对敌采取行动。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安航空学院 基于图的邻接点优先的联合树SAAD-JT算法的态势评估方法

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