用于态势评估的贝叶斯网络研究综述
贝叶斯决策分析文献综述
管理决策分析贝叶斯决策分析文献综述单位：数信学院管理07小组成员：0711200209 王双0711200215 韦海霞0711200217 覃慧完成日期：2010年5月31日有关贝叶斯决策方法文献综述0． 引言决策分析就是应用管理决策理论，对管理决策问题，抽象出系统模型，提出一套解决方法，指导决策主体作出理想的决策。
由于市场环境中存在着许多不确定因素 ,使决策者的决策带有某种程度的风险。
而要做出理想的抉择，在决策的过程中不仅要意识到风险的存在，还必须增加决策的可靠性。
在风险决策中，给出了很多如何确定信息的价值以及如何提高风险决策可靠性的方法。
根据不同的风险情况，要采取不同的风险决策分析的方法。
贝叶斯决策分析就是其中的一种。
1．贝叶斯决策分析的思想及步骤从信息价值的经济效用的角度，讨论贝叶斯公式在风险决策中的应用。
首先根据期望值原则，以先验概率为基础，找到最优方案及其期望损益值和风险系数，然后用决策信息修正先验分布，得到状态变量的后验分布，并用后验分布概率计算各方案的期望损益值,找出最满意方案,并计算其风险系数（这里计算的风险系数应比仅有先验条件下计算的风险系数要小)，最后求出掌握了全部决策信息值的期望损益值。
用全部决策信息值的期望损益值减去没有考虑决策信息时的期望收益，就得到了决策信息的价值。
步骤如下：（1）已知可供选择的方案，方案的各状态概率，及各方案在各状态下的收益值。
（2）计算方案的期望收益值，按照期望收益值选择方案。
（3）计算方案的期望损益标准差和风险系数。
运用方案的风险系数来测度其风险度，即得到每个方案每一单位期望收益的离散程度指标。
该指标越大，决策风险就越大。
期望损益标准差公式：∑=-=n 12A )()(i i Ai x P EMA CP δ风险系数： )()(1i i u E u D V =δ（4）利用贝叶斯公式对各种状态的概率进行修正。
先算出各个状态下的后验概率，计算掌握了决策信息后的最满意方案的期望收益值和风险系数，最后算出信息的价值。
多实体贝叶斯网络在态势估计中的应用研究
Ｍａ Ｒｕ ｉ・
Ｗ ａ ｇ Ｙａ ｉ ｎ ｄ
（ ｏｌ ｅｏ ｌ ｔ ｎｃＴｃｎ ｌ ｙ Ｉ ｏｍ ｔ ｎＥ ｇｎｅｉ ｎ ｅｓｙ Ｚ ｅｇｈ ｕ４ ００ ｔ ｎｎ，ｈｎ ） Ｃｌｇ ｅ ｒ ｉ ｅ ｏｏ ，ｎ ｒ ａｉ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｕ ｉｒｔ， ｈｎｚｏ ５０ ４， ｅａ Ｃ ｉａ ｅ ｆＥ ｃ ｏ ｈ ｇ ｆ ｏ ｎ ｖ ｉ ｔ
多 实体 贝 叶 斯 网络 在 态 势 估 计 中的应 用 研 究
马 锐
（ ８０ ６ ３６部队 １ １分队 ０
王亚弟
陕西 西安 ７ ０ ０ ） １６ ８
（ 信息工程大学 电子技术学 院 河南 郑州 ４ ００ ） ５０ ４
摘
要
介绍 了多实体 贝叶斯 网络（ Ｂ 理论 ， 出 了实体 片断及 多实体规则形式 化的定义 ， ＭＥ Ｎ） 给 分析 了在态势估计 中使 用 多实体
不确定性 的知识表示 和推理是两个需要解决 的重要 问题。
势理解是根据一级评估 （ 势觉察 ） 态 生成 的状态 集 ， 合领域 专 结 家 的军事知识对 当前态势进行 解释 ， 判断 敌方 战场 部署 （ 进攻 ，
防御 ， 集结 ， ） … 和行动 企图 （ 穿插 ， 回 ， 迂 逃跑 ， ） 对敌方意 图 … ，
和作战计划的识别 。态势 预测指 的是基 于 已得 出的 当前 态势 ，
对 未来 可能出现的态 势情况进 行预测 。基于此 功能模 型， 以 可
引入 多实体贝叶斯网络作为工具 。通过提取态势元素并结合专 家 知识 ， 以态势特 征为基础 ， 以建立实体 片断 ， 可 通过对这些实 体 片断的构建与重用 ， 给出体现当前态势特征的多实体规则 ， 快 速 有效 地表示态势知识 ， 成对 战场态势 的合理 理解 。多实体 形
贝叶斯网络在可靠性分析与评估中的应用研究
贝叶斯网络在可靠性分析与评估中的应用研究引言贝叶斯网络是一种用于建模不确定性的强大工具，它在各个领域中都得到了广泛的应用。
其中，贝叶斯网络在可靠性分析与评估中的应用研究备受关注。
可靠性分析与评估是一项关键任务，它可以帮助我们了解系统的可靠性，并采取相应措施来提高系统的可靠性。
本文将探讨贝叶斯网络在可靠性分析与评估中的应用，并深入研究其优势和挑战。
一、贝叶斯网络概述贝叶斯网络是一种概率图模型，它可以表示变量之间的依赖关系，并通过概率推断来解决不确定性问题。
贝叶斯网络由节点和有向边组成，节点表示变量，有向边表示变量之间的依赖关系。
每个节点都有一个条件概率表，描述了给定其父节点时该节点取各个取值的概率。
二、贝叶斯网络在可靠性分析中的应用1. 故障诊断故障诊断是可靠性分析中的一个重要任务，它可以帮助我们确定系统中的故障原因。
贝叶斯网络可以用于故障诊断，通过观测到的系统状态和先验知识来推断系统中可能存在的故障原因。
通过计算后验概率，我们可以确定最有可能的故障原因，并采取相应措施来修复系统。
2. 可靠性预测可靠性预测是评估系统在给定时间段内正常运行的概率。
贝叶斯网络可以用于可靠性预测，通过建立系统状态和时间之间的关系模型，并结合历史数据来估计未来某个时间段内系统正常运行的概率。
这有助于我们评估系统在未来某个时间段内是否能够满足要求，并采取相应措施来提高系统可靠性。
3. 可靠性分析贝叶斯网络还可以用于可靠性分析，帮助我们理解各个组件之间的依赖关系，并评估各个组件对整个系统可靠性的影响程度。
通过建立贝叶斯网络模型，我们可以计算出各个组件发生故障时整个系统发生故障的概率，并识别系统中的关键组件，从而采取相应的措施来提高系统的可靠性。
三、贝叶斯网络在可靠性分析中的优势1. 处理不确定性贝叶斯网络能够处理不确定性，这在可靠性分析中非常重要。
系统中存在各种不确定因素，如组件故障概率、环境条件等。
贝叶斯网络能够将这些不确定因素纳入考虑，并通过概率推断来解决不确定性问题。
基于贝叶斯网络的交通事故态势研究
基于贝叶斯网络的交通事故态势研究基于贝叶斯网络的交通事故态势研究一、引言交通事故造成了大量的人员伤亡和财产损失，严重影响社会的稳定与发展。
为了减少交通事故的发生，提高交通安全性，在决策制定和交通管理方面，需要能够准确预测交通事故的发生概率和态势变化。
贝叶斯网络作为一种概率图模型，具有很强的推理和预测能力，可以有效地模拟交通事故的复杂关系，对交通事故态势进行研究。
二、贝叶斯网络的基本原理贝叶斯网络是一种表示和计算不确定性的图模型，利用节点和边来表达变量之间的条件依赖关系。
其基本原理是贝叶斯推断，通过给定先验概率和证据，计算后验概率。
贝叶斯网络通过合理选择变量节点和构建条件概率表，能够在给定的证据下进行推理和预测，对于复杂系统建模和预测具有很大优势。
三、交通事故态势的建模1. 变量的选择：交通事故的发生受到许多因素的影响，如交通流量、道路条件、天气等，因此，在建立模型时需要选择合适的变量。
变量的选择应根据实际情况和数据可获得性来确定。
2. 条件依赖关系：通过调查分析历史数据和相关文献，可以获取变量之间的条件依赖关系。
例如，交通事故发生的概率受到交通流量和道路条件的影响，而交通流量又受到天气等因素的影响。
3. 数据采集和预处理：在进行交通事故态势研究时，需要收集大量的数据，并对数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、数据挖掘和特征选择等环节，以保证数据的质量和可靠性。
四、贝叶斯网络在交通事故分析中的应用1. 风险评估：贝叶斯网络可以利用历史数据和相关因素，对交通事故的潜在风险进行评估。
通过计算节点的后验概率，可以得到不同条件下交通事故的发生概率，进而提前采取相应的交通管理措施，减少交通事故的发生。
2. 事故预测：贝叶斯网络可以基于过去的观测数据预测未来的交通事故概率。
通过给定的证据，可以计算出不同时间段和地点的交通事故的发生概率，进一步指导交通规划和交通流量调度。
3. 事故因素分析：贝叶斯网络能够将交通事故的发生和多个因素联系起来，利用模型进行因素分析。
贝叶斯网络的模型评估方法(Ⅱ)
贝叶斯网络（Bayesian network）是一种概率图模型，用于描述变量之间的依赖关系，并通过贝叶斯定理进行推理。
在实际应用中，贝叶斯网络模型的评估是非常重要的一环，它可以帮助我们理解模型的性能，找出模型的不足之处，并及时进行改进。
一、贝叶斯网络模型的评估指标贝叶斯网络模型的评估指标通常包括准确率、召回率、F1值、AUC值等。
其中，准确率（Accuracy）是指分类器正确分类的样本数占总样本数的比例，召回率（Recall）是指正确分类的正例样本数占实际正例样本数的比例，F1值是准确率和召回率的调和平均数，AUC值（Area Under Curve）则是ROC曲线下的面积，用于衡量分类器的性能。
二、贝叶斯网络模型的交叉验证为了评估贝叶斯网络模型的性能，我们通常会采用交叉验证的方法。
交叉验证是将数据集分成训练集和测试集，多次重复训练和测试过程，以获取模型的平均性能指标。
常见的交叉验证方法包括K折交叉验证和留一交叉验证。
K折交叉验证将数据集分成K份，每次将其中一份作为测试集，其余K-1份作为训练集，然后计算模型在每次测试集上的性能指标，最后取平均值作为模型的性能评估结果。
而留一交叉验证是将每个样本单独作为测试集，其余样本作为训练集，同样计算模型在每个测试集上的性能指标，最后取平均值作为评估结果。
三、贝叶斯网络模型的损失函数除了交叉验证外，我们还可以使用损失函数来评估贝叶斯网络模型的性能。
损失函数是用来衡量模型预测与真实值之间的差异，常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error）、交叉熵损失（Cross Entropy Loss）等。
通过最小化损失函数，我们可以优化模型的参数，提高模型的性能。
四、贝叶斯网络模型的假设检验假设检验是用来验证贝叶斯网络模型的假设是否成立的统计方法。
在贝叶斯网络模型中，我们通常会对变量之间的依赖关系进行假设，比如A变量对B变量有直接影响，C变量对D变量没有影响等。
贝叶斯网络模型在风险评估中的应用
贝叶斯网络模型在风险评估中的应用风险评估是现代社会中广泛应用的一种方法，它涉及到对潜在风险和可能发生的不利事件进行评估和管理。
近年来，贝叶斯网络模型作为一种有效的统计工具被引入风险评估领域，并获得了广泛的应用。
本文将介绍贝叶斯网络模型的原理及其在风险评估中的具体应用。
一、贝叶斯网络模型的原理贝叶斯网络是一种概率图模型，用于描述变量之间的依赖关系以及由此产生的不确定性。
它由节点和边组成，其中节点表示变量，边表示变量之间的依赖关系。
贝叶斯网络利用贝叶斯定理将先验知识和观测数据相结合，从而推导出后验概率分布。
它能够通过观测节点的状态，推断其他未知节点的状态，从而进行风险评估和预测。
二、贝叶斯网络模型在风险评估中的应用1. 风险事件的关联分析贝叶斯网络能够通过观测节点的状态，推断其他变量之间的关联关系。
在风险评估中，我们可以将不同的风险事件作为节点，通过收集相关数据和观测结果，建立贝叶斯网络模型。
通过对模型进行训练和推理，可以获得不同风险事件之间的概率关系，进而准确评估风险事件的影响程度。
2. 风险因素的概率分析贝叶斯网络模型可以对多个风险因素进行量化和分析。
通过建立各个风险因素的节点，并利用历史数据和相关领域专家的知识，可以估计各个因素的概率分布。
将这些因素导入贝叶斯网络模型中，可以计算风险发生的概率，并进行风险分级和排名。
3. 风险决策和管理贝叶斯网络模型不仅能够进行风险评估，还可以为风险决策和管理提供支持。
通过修改观测节点的状态或者调整输入条件，可以模拟不同的决策方案，并预测其对风险的影响。
通过对这些模拟结果进行分析和比较，可以选择最优的决策方案，并制定相应的风险管理策略。
4. 风险溯源和传播分析贝叶斯网络模型能够对风险事件的溯源和传播过程进行分析。
通过建立事件发生的时间序列和相关节点之间的依赖关系，可以追踪分析风险的起源和传播路径。
这对于制定风险预警机制、改进风险管理措施具有重要意义。
三、贝叶斯网络模型在风险评估中的优势1. 能够有效利用先验知识和观测数据，从而提高风险评估的准确性和可靠性。
贝叶斯网络的模型性能评估指标(九)
贝叶斯网络（Bayesian network）是一种用于建模不确定性和概率关系的图模型。
它由一组随机变量和它们之间的依赖关系组成，可以用于推理、预测和决策支持。
在实际应用中，我们需要对贝叶斯网络的模型性能进行评估，以确保模型的准确性和稳定性。
本文将介绍贝叶斯网络的模型性能评估指标，并探讨它们的应用和局限性。
一、模型性能评估指标1.准确率（Accuracy）：准确率是指分类器正确分类的样本数与总样本数之比。
在贝叶斯网络中，准确率可以帮助我们衡量模型的整体性能，评估模型预测的准确程度。
2.精确度（Precision）和召回率（Recall）：精确度是指分类器预测为正类的样本中真正为正类的比例，召回率是指实际为正类的样本中被分类器预测为正类的比例。
在贝叶斯网络中，精确度和召回率可以帮助我们评估模型对正类样本的识别能力。
值（F1 score）：F1值是精确度和召回率的调和均值，可以综合衡量分类器的性能。
在贝叶斯网络中，F1值可以帮助我们评估模型的综合性能，对同时考虑精确度和召回率。
曲线和AUC值：ROC曲线是以假阳率（False Positive Rate）为横轴、真阳率（True Positive Rate）为纵轴的曲线，可以帮助我们评估分类器在不同阈值下的性能。
AUC值是ROC曲线下的面积，可以帮助我们综合评价分类器的性能。
二、评估指标的应用在实际应用中，我们可以根据具体的问题和数据特点选择合适的评估指标。
对于贝叶斯网络模型，我们可以利用准确率、精确度、召回率和F1值来评估模型的分类性能。
如果我们关注模型对正类样本的识别能力，可以重点关注精确度和召回率；如果我们希望综合考虑模型的预测准确度和召回率，可以使用F1值来评估模型的整体性能。
此外，对于二分类问题，我们还可以利用ROC曲线和AUC值来评估模型在不同阈值下的性能表现。
三、评估指标的局限性虽然准确率、精确度、召回率、F1值、ROC曲线和AUC值等评估指标可以帮助我们全面评价贝叶斯网络模型的性能，但它们也存在一定的局限性。
基于动态贝叶斯网络预测
4． 1 影响威胁等级的因素分析对空袭目标威胁程度的判断基本目的是区分目标对我方威胁程度的大小和次序，以便指挥员迅速、正确地做出相应决策。
因此，对空袭目标威胁程度的判断及排序结果将直接影响着对空防御的整体作战效果。
当采用贝叶斯网络进行威胁估计时，必须确定来袭威胁目标的各个组成要素的关系，按照要素间的关系建立对应的贝叶斯网络模型，然后确定网络模型中各节点的先验概率和条件概率，最后选择合适的推理算法进行推理。
空中目标的威胁程度是由多种因素决定的，总的来说主要包括目标速度、距离、加速度、方位、高度、航向、航路捷径、目标类型、攻击企图、电子干扰、毁伤能力等。
这些因素之间相互影响、相互关联，构成了对编队的攻击企图和威胁程度。
文中选取了能够明显反映来袭目标攻击威胁的相关目标属性( 目标类型、距离、速度、高度以及航路捷径) 因素进行研究。
根据以上特征因素，结合编队防空作战的指挥控制结构化事件循环周期，将作战过程中的威胁判断和拦截排序分为多个时间片。
各个时间片的循环周期一般与传感器目标数据更新周期或防空武器射击周期一致。
因此建立威胁评估的动态贝叶斯网络模型见图2。
图2 威胁估计的贝叶斯网络模型模型中各个变量状态集合为: 目标类型: ID = {导弹，歼击机，电子战飞机}; 速度: V = { 高速; 中速; 低速};距离: R = { 远; 中; 近}; 高度: H = { 低空; 中; 高空}; 航路捷径: P = { 范围内; 边缘; 范围外} 。
4． 2 模型参数确定上述的变量状态集合反映的是领域专家的经验知识。
如高度，超低空飞行的一般是反舰导弹，低空飞行一般为直升机或巡航导弹，轰炸机要实施准确轰炸，需要俯冲降低到中等高度，而电子干扰机和预警机高度都比较高。
依据领域专家知识得到的主要节点条件概率如表1、表2 所示。
表1 动态贝叶斯网络状态转移概率表表2 威胁评估模型条件概率表5 假设在我驱护舰编队探测到 1 个目标，对于目标观察3 个时刻。
基于贝叶斯网络和支持向量机的网络安全态势评估和预测方法研究
基于贝叶斯网络和支持向量机的网络安全态势评估和预测方法研究网络安全一直都是人们关注的热点问题，这是因为随着计算机网络技术的不断发展，网络安全面临的威胁也随之增多。
为了保障网络安全，提高网络安全防御能力，学者们进行了大量的研究，提出了很多关于网络安全态势评估和预测的方法，而本文通过研究贝叶斯网络和支持向量机，提出一种新的网络安全态势评估和预测方法，以提升网络安全防御能力和保护网络安全。
一、贝叶斯网络1.1 贝叶斯网络概述贝叶斯网络是一种图模型，用于描述多个变量之间的依赖关系。
它是由有向无环图(DAG)和与每个节点相关联的概率表所组成的。
贝叶斯网络包含多个节点，每个节点表示一个变量，节点之间的有向边表示变量之间的依赖关系。
1.2 贝叶斯网络在网络安全中的应用贝叶斯网络已经在网络安全中得到了广泛的应用，它可以用来描述网络中的攻击路径、协议行为、恶意代码行为和用户行为，从而帮助网络管理员及时发现并解决网络安全问题。
例如，在入侵检测中，贝叶斯网络可以结合统计分析和机器学习的方法，通过对网络流量数据的分析，发现异常流量和攻击行为，从而提高网络攻击检测的准确性。
二、支持向量机2.1 支持向量机概述支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是一种统计学习方法，属于有监督学习范畴。
它的主要思想是将特征空间映射到高维空间，从而在高维空间中找到最大间隔的超平面，用于区分不同的类别。
2.2 支持向量机在网络安全中的应用支持向量机已经广泛应用于网络安全领域，主要用来解决网络流量分类和入侵检测的问题。
通过对网络流量中的特征进行分析，构建分类模型，利用支持向量机的识别性能，实现对恶意流量的判别和隔离。
三、基于贝叶斯网络和支持向量机的网络安全态势评估和预测方法网络安全态势评估和预测主要是对网络中的威胁进行分析和预警，从而提前采取适当的措施保障网络安全。
本文通过分析贝叶斯网络和支持向量机的优缺点，提出了基于贝叶斯网络和支持向量机的网络安全态势评估和预测方法。
贝叶斯网络在可靠性分析与评估中的应用研究
贝叶斯网络在可靠性分析与评估中的应用研究可靠性分析与评估是工程领域中一个重要的研究方向，其目的是通过对系统的可靠性进行分析和评估，提高系统的可靠性和稳定性。
在过去的几十年中，贝叶斯网络作为一种强大的数学工具，已经在各个领域得到了广泛应用。
本文将探讨贝叶斯网络在可靠性分析与评估中的应用，并探讨其对提高系统可靠性和稳定性所起到的作用。
一、贝叶斯网络概述贝叶斯网络是一种概率图模型，它能够描述变量之间的依赖关系，并通过概率推理来进行推断。
它由一个有向无环图表示，图中每个节点表示一个变量，节点之间有边连接表示变量之间存在依赖关系。
每个节点都有一个条件概率表来描述该节点条件下其他节点取值发生变化时该节点取值发生变化的概率。
二、贝叶斯网络在可靠性分析与评估中应用1. 可靠性建模贝叶斯网络可以用于对系统的可靠性进行建模。
通过将系统的各个组件和其相互之间的依赖关系表示为贝叶斯网络的节点和边，可以建立系统的可靠性模型。
通过对系统进行建模，可以分析系统中各个组件之间的相互作用，找出可能导致系统故障和失效的关键组件，并对其进行优化和改进。
2. 故障诊断贝叶斯网络在故障诊断中也有广泛应用。
通过将故障现象和可能导致该故障发生的原因表示为贝叶斯网络节点和边，可以建立故障诊断模型。
通过对故障现象进行观测，可以利用贝叶斯网络进行推理，找出导致该故障发生的原因，并进一步确定修复该故障所需采取的措施。
3. 可靠性评估利用贝叶斯网络可以对系统进行可靠性评估。
通过将各个组件失效概率表示为贝叶斯网络节点，并根据历史数据或专家知识确定各个节点之间的依赖关系和条件概率表，可以利用贝叶斯推理来计算整个系统失效概率。
这样一来，就能够对系统的可靠性进行评估，并找出可能导致系统失效的关键组件。
三、贝叶斯网络在可靠性分析与评估中的优势1. 可处理不确定性贝叶斯网络能够处理不确定性信息，并通过概率推理来进行推断。
在可靠性分析与评估中，由于系统的组件和环境条件可能存在不确定性，利用贝叶斯网络可以对不确定信息进行建模和推理，提高分析和评估结果的准确性。
贝叶斯网络用于作战态势评估
士 丘
在 建立 态势 评 估 系统 的过 程 中 ， 确定 性 的知 不 识 表示 和推理 是两个需 要解决 的重要 问题 。而作 为
ＺＨＡＮＧ ｅ ｍｅ ， Ｘｕ — ｉ ＧＡＯ ａ ｇｕ ｎｇ Ｘｉｏ— ａ
（ ｔ ｕ ｅ ｆ Ｅ Ｐｔｏ ｉ Ｅ ｇ ｎ ｅｉｇ， ｒ ｗｅ ｅｎ Ｐ ｌｔ ｈ ｉ ｌ ｉｅ ｓ ｙ Ｘｉ ｎ ７ ７ ， ｈｎ ） ｉ ｔ ｏ ｌ ｒ ｎｃ ｎ ｉｅｒｎ Ｎｏ ｔ ｓ ｒ ｏ ｅ ｎ ａ ｖ ｒｉ ， ’ ０ ２ Ｃ ｉａ ｔ ｆ ｈ ｔ ｙ ｃ ｃ Ｕｎ ｔ ａ １ ０
贝 叶 斯 网 络 用 于 作 战态 势 评 估
张 雪梅 ， 晓 光 高
（ 北 工 业 大 学 电 子 信 息 学 院 ， 西 西 安 ７ ０ ７ ） 西 陕 １ ０ ２
摘
要 ： 为 一 种 知 识 表示 和进 行 概 率 推 理 的 框 架 ， 叶 斯 网络 在 具 有 内在 不 确 定 性 的推 理 和 决 策 问题 中得 到 了广 泛 的 作 贝
Ｂａ ｅ ｉｎ ｎｅ ｗｏ ｋｓａ ｅ ｗｉ ｌ ｅ ｎ ｒ ａ ｏｎ ｎ ｎｄ ｄ ｃ ｓｏ ｍａ ｉ ． ｓ ｌｒ ａ ｏ ｎ ｌ ｙ ｎ ｉ ｙ ｓａ ｔ ｒ ｒ ｄｅｙ ｕｓ ｄ ｉ ｅ ｓ ｉ ｇ ａ ｅ ｉｉ ｎ— ｋ ｎｇ Ｃａ ｕａ ｅ ｓ ｎｉ ｇ ｐ ａ ｓ ａ ｍｐｏ ｔ ｎ ｒａ ｔ
一
无 人 作 战 飞 机 （ ｉｈ ｂｔｄ Ｃ ｍｂ ｔＡｅｉ Ｕｎｎ ａ ｉ ｏ ａ ｒ ｌ ｅ ａ
人工智能领域的动态贝叶斯网络模型在不确定性推理中的应用研究
人工智能领域的动态贝叶斯网络模型在不确定性推理中的应用研究引言人工智能的发展和应用领域日益广泛，其中不确定性推理是一个重要的研究方向。
由于现实世界存在着大量的不确定性和不完整信息，如何进行有效的不确定性推理成为了人工智能研究的关键问题。
动态贝叶斯网络模型是一种基于贝叶斯理论的概率图模型，它能够有效地处理不确定性推理问题。
本文将重点探讨动态贝叶斯网络模型在人工智能领域中的应用研究，并对其未来的发展进行展望。
1. 动态贝叶斯网络模型的概述1.1 贝叶斯网络模型简介贝叶斯网络模型是一种用图形表示变量之间依赖关系和概率关系的图模型。
它通过表示变量之间条件概率分布的形式来建模，利用贝叶斯理论对未知变量进行推理。
贝叶斯网络模型可以有效地对不确定性进行建模和推理。
1.2 动态贝叶斯网络模型的特点动态贝叶斯网络模型是贝叶斯网络模型的一种扩展形式，它能够对系统的状态和变化进行建模。
与传统的贝叶斯网络模型相比，动态贝叶斯网络模型能够进行时间上连续的推理，并能够通过观测数据进行模型参数的在线学习。
动态贝叶斯网络模型具有较强的灵活性和适用性，因此在不确定性推理领域有着广泛的应用。
2. 动态贝叶斯网络模型在不确定性推理中的应用2.1 机器人路径规划机器人路径规划是一个典型的不确定性推理问题，动态贝叶斯网络模型可以对机器人的位置和环境进行建模，通过观测数据进行在线学习和更新。
通过动态贝叶斯网络模型，机器人可以根据当前的观测信息和先验知识进行路径规划，进而对未来的运动进行预测。
2.2 智能交通系统智能交通系统中存在着大量的不确定性，如车流量、交通事故等。
动态贝叶斯网络模型可以对交通流量的变化进行建模，并能够通过历史数据进行参数的在线学习。
通过动态贝叶斯网络模型，智能交通系统可以进行实时的交通状态预测和路况调度，提高交通效率和安全性。
2.3 金融风险管理金融领域存在着大量的不确定性和风险，如市场波动、金融欺诈等。
动态贝叶斯网络模型可以对金融市场的状态和风险进行建模，并能够通过实时数据进行参数的在线学习。
态势评估的变结构区间概率动态贝叶斯网络方法
（ １ ．Ｄｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｃｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ，Ｎａ ｖ ａ ｌ Ａｅ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ａｓ ｔ ｒ ｏ ａｕ ｎ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ，Ｙ ａ ｎ ｔ ａ ｉ ２ ６ ４ ０ ０ １，Ｃ ｈ ｉ ａ ；２ ｎ ．Ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ Ｂｍｇ ａ ｄ ｅ ｏ ｆ Ｅｑ ｕ ｉ ｐ ｍｅ ｎ ｔ Ａｃ ｃ ｅ ｐ ｔ ａ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｍｏ ｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ，Ｎａ ｖ ａ ｌ Ａｅ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ａｓ ｔ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ， Ｙ ａ ｎ ｔ ａ ｉ ２ ６ ４ ０ ０ １，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ； ３．Ｄｅ ｐ ａ ｒ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｏｒ ｄ ａｎ ｎ ｃ ｅ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ，Ｎａ ａｌ ｖ Ａｅ ｒ ｏ ａｕ ｎ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ａｓ ｔ ｒ ｏ ｎ ａ ｕ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ， Ｙ ａ ｎ ｔ ａ ｉ ２ ６ ４ ０ ０ １，Ｃ ｈｉ ｎ ａ ）
ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ，ＶＳ Ｉ Ｐ — ＤＢ Ｎ） 进 行 态 势 评 估 的 方 法 。给 出 了 ＶＳ Ｉ Ｐ ＿ ＤＢ Ｎ 的定 义， 推 导 了其推 理 的 算法 ， 网 络 结 构 能 够 根
据 态势 变化情 况进 行改 变， 并给 出 了结构 变化 的判 断依据 ， 将 参数 推 广为 区 间概 率 的形 式 ， 同时提 出 了区间概 率
_贝叶斯网络结构学习综述
P（ x i ， xj ， c） P （ c） P（ x i ， c） P （ x j ， c）
（ 3）
I（ X i ， X j | C） 的值越大， X j 关于 C 的依赖关系 表示变量 X i 、 X j | C） 小于设定的阈值 ξ， Xj 越大。如果 I（ X i ， 则表示变量 X i 、 关于 C 条件独立， 故式（ 3 ） 也表示节点间的条件独立性测试 。 SGS 算法是由 Spirtes 等人提出的一种典型的利用节点间 条件独立性来确定网络结构的方法， 算法利用特定的因果模型 解决了统计意义的独立性不能适用于非测量性变量关系的问 最终得出整个网络结构 。 PC 算法 题，
新颖的、 潜在的、 有用的和最终被理解的模式和知识的 有效的、 非平凡过程。近二十年来， 在众多的数据挖掘模型中， 贝叶斯 BN ） ［2］ 作为一种图形化的建模工具， 网络（ Bayesian networks， 提供了一种表示变量之间因果关系的方法， 用来发现隐藏在数 据中的知识。贝叶斯网络将有向无环图与概率理论有机结合， 在不确定推理方面发挥了很大的优势 。 贝叶斯网络结构学习是目前贝叶斯网络研究中的重点和 难点， 是利用观测数据集合、 通过结合先验知识等相关方法自 动构建贝叶斯网络结构， 克服了单纯依靠专家系统建立的网络 结构的局限性。以 Asia 数据集
： 〈X， A〉 其中 表 示 一 个 有 向 无 环 图 （ directed acyclic graph，
基金项目： 国家自然科学基金资助项目（ 61170159 ） ； 国防科学技术大学优秀研究生创新
作者简介： 李硕豪（ 1990-） ， 男， 河南许昌人， 博士研究生， 主要研究方向为信息系统工程 、 人工智能 （ lishuohao@ nudt． edu． cn ） ； 张军 （ 1975-） ， 女， 湖南邵阳人， 教授， 博士， 主要研究方向为模式识别、 人工智能、 决策支持系统．
态势感知中的数据融合和决策方法综述
态势感知中的数据融合和决策方法综述作者简介：盖伟麟(1987－)，男，硕士研究生，主研方向：网络与信息安全，态势感知；辛丹、王璐，硕士研究生；刘欣，讲师、博士；胡建斌，副教授、博士。
收稿日期：2013-03-05 修回日期：2013-05-08 E-mail：gaiweilin54070225@态势感知中的数据融合和决策方法综述盖伟麟a，辛丹a，王璐b，刘欣a，胡建斌b(北京大学 a. 软件与微电子学院；b. 信息科学技术学院，北京 100871)摘要：在赛博空间态势感知的相关研究中，处理不确定、不精确的多源异构信息是态势认识过程中需要解决的一个重要问题。
为正确处理这些信息，提高对态势的认识，使得到的态势更具有正确性、时效性和全局性，研究数据融合方式和决策方式等现存的处理技术并进行综述。
数据融合包含贝叶斯网络、D-S 证据理论、粗糙集理论、神经网络、隐马尔科夫模型及马尔科夫博弈论等方式，决策方式涵盖认知心理学、逻辑学、风险管理等。
研究结果表明，目前的技术焦点呈现多样性，但在态势生成应用及验证方面仍有较大的改进空间。
关键词：赛博空间；态势感知；多源异构；数据融合；决策Review of Date Fusion and Decision-making Methodsin Situation AwarenessGAI Wei-lina, XIN Dana, WANG Lub, LIU Xina, HU Jian-binb(a. School of Software and Microelectronics; b. School of Electronics Engineering and Computer Science,Peking University, Beijing 100871, China)【Abstract】In the research of cyberspace situation awareness, how to deal with uncertain, inaccurate multi-source heterogeneous information is an important problem which needs to be solved in the process of situational understanding. In order to accurately handle withthe information, improve the awareness of the situation, make the situation more accuracy, timeliness and overall, the paper reviews theexisting technology focus, mainly including data fusion methods and decision-making methods. Data fusion methods mainly includes Bayesian network, D-S evidence theory, rough set theory, neural network, hidden Markov model and Markov game theory methods, and decision-making mainly includes cognitive psychology, logic and risk management methods. Research results show that current technologyfocuses present diversity, but still has great space for improvementin both the situation generation application and verification.【Key words】cyberspace; situation awareness; multi-source heterogeneous; data fusion; decision-makingDOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.05.005计算机工程Computer Engineering第40 卷第 5 期Vol.40 No.52014 年5 月May 2014·先进计算与数据处理·文章编号：1000-3428(2014)05-0021-05 文献标识码：A 中图分类号：TP311.131 概述赛博空间(cyberspace) 一词是由美国科幻小说作家William Gibson 创造的，指在计算机以及计算机网络里的虚拟现实，后来概念被普及和延伸，例如用来表示实时的网络空间等。
基于贝叶斯网络的风险评估研究
基于贝叶斯网络的风险评估研究随着信息技术的不断进步和应用，人们所面临的风险也在不断变化与复杂化，尤其是在各种网络安全事件频繁发生的今天，风险评估越来越成为企业、组织和个人所关注的重要问题之一。
为了能够更加准确地评估和管理风险，很多学者和专家们开始关注贝叶斯网络的应用，从而提出了一些相关的研究成果。
一、贝叶斯网络的基本概念及其与风险评估的联系贝叶斯网络，也可以称为贝叶斯网或信念网络，是一种用于处理不确定性的图模型，它能够模拟多个变量之间的相互依赖关系，并根据已知的部分变量进行推断，从而减小决策的不确定性，提高决策的准确性。
在贝叶斯网络中，每个节点代表一个变量，每条边代表两个变量之间的依赖关系。
通过建立贝叶斯网络模型，可以实现对风险事件的概率预测与分析，从而制定出相应的风险管理策略。
二、基于贝叶斯网络的风险评估模型构建1、变量的确定在构建基于贝叶斯网络的风险评估模型时，首先需要明确各个变量之间的关系，从而确定风险评估所涉及的所有变量。
比如对于网络安全事件的风险评估来说，可能需要确定的变量包括攻击路径、攻击者数量、攻击手段、攻击目标等。
2、节点之间的关系建立确定变量之后，需要建立相应的节点并确定它们之间的依赖关系。
在建立节点之间的关系时，需要分析变量之间的相互影响以及随时间的变化情况。
通过将变量之间的关系用图形的方式表示出来，就可以构建出完整的贝叶斯网络模型。
3、概率分布的确定在给定了节点之间的依赖关系之后，需要确定各个节点状态的概率分布。
这需要根据过去的数据和专家知识来确定节点的概率分布，从而实现对风险事件未来状态的预测和分析。
三、贝叶斯网络在风险评估中的应用研究1、网络安全风险评估在网络安全领域，利用贝叶斯网络进行风险评估已经成为一种较为流行的研究方法。
通过建立网络安全关键节点的贝叶斯网络模型，可以实现对网络安全事件发生的概率预测和分析，从而制定出相应的防范策略。
2、医疗保险风险评估另外，贝叶斯网络在医疗保险领域的应用也受到了广泛关注。
基于贝叶斯网络的风险评估方法
基于贝叶斯网络的风险评估方法风险评估是现代社会中重要的决策支持工具，它可以帮助决策者在面临不确定性和复杂性的环境中做出明智的决策。
贝叶斯网络是一种强大的工具，可以用于风险评估。
本文将深入研究基于贝叶斯网络的风险评估方法，并探讨其在不同领域中的应用。
一、引言风险评估是现代社会中重要的决策支持工具。
在面临不确定性和复杂性的环境中，决策者需要准确地评估各种潜在风险，并制定相应的措施来减少或规避这些风险。
传统上，人们使用统计方法或专家判断来进行风险评估，但这些方法往往存在一定程度上主观性和不确定性。
贝叶斯网络是一种基于概率图模型的强大工具，它可以用于建模和推理概率关系。
贝叶斯网络将各个变量之间的依赖关系表示为有向无环图，并使用条件概率表描述变量之间的关系。
通过观察已有数据并进行推理，贝叶斯网络可以提供准确的概率预测和风险评估。
二、贝叶斯网络的基本原理贝叶斯网络是基于贝叶斯定理的概率图模型。
在一个贝叶斯网络中，变量之间的依赖关系用有向无环图表示，每个节点表示一个变量，边表示变量之间的依赖关系。
每个节点都有一个条件概率表，描述了该节点在不同条件下的概率分布。
在进行风险评估时，我们可以使用贝叶斯网络来建立一个模型。
首先，我们需要确定需要评估的风险因素和相关变量。
然后，根据专家知识或已有数据来确定各个变量之间的依赖关系，并构建一个有向无环图。
最后，在已知或观测到一些变量值时，使用贝叶斯推理算法计算其他变量值的后验概率分布，并进行风险评估。
三、基于贝叶斯网络的风险评估方法基于贝叶斯网络的风险评估方法主要包括模型建立、参数学习和推理三个步骤。
1. 模型建立模型建立是基于贝叶斯网络进行风险评估的第一步。
在这一步骤中，我们需要确定需要评估的风险因素和相关变量，并根据专家知识或已有数据来确定各个变量之间的依赖关系。
可以使用专家访谈、问卷调查或数据分析等方法来获取相关信息，并根据这些信息构建一个有向无环图。
2. 参数学习参数学习是基于贝叶斯网络进行风险评估的关键步骤。
基于贝叶斯网络的态势估计方法研究共3篇
基于贝叶斯网络的态势估计方法研究共3篇基于贝叶斯网络的态势估计方法研究1贝叶斯网络是一种常用的概率图模型，被广泛应用于态势估计、风险分析等领域。
在实际应用中，贝叶斯网络能够帮助分析师将各种不同的数据源整合起来，然后从中获取一些结论或者推断。
因此，其被广泛应用于态势估计中。
本文将详细介绍基于贝叶斯网络的态势估计方法。
1. 贝叶斯网络的介绍贝叶斯网络是概率图模型的一种。
它包括一个节点集、一个有向边集和每个节点的概率表。
它的主要的作用是为了描述不同变量之间的依赖关系，进而用于推测某些变量的值。
在贝叶斯网络中，每一个节点都对应一个随机变量，且节点之间的边表示其概率关系。
贝叶斯网络通常被用于描述因果关系，因此具有很好的解释性。
此外，它还能够应用于诸多领域，例如风险分析、信号处理、医学诊断、变态行为预测等领域。
而在态势估计领域，基于贝叶斯网络的方法已经成为了预测未来事件的主要手段。
2. 基于贝叶斯网络的态势估计方法在实际应用中，基于贝叶斯网络的态势估计方法一般分为两个步骤：建模阶段和推理阶段。
下面将对这两个步骤进行详细介绍。
（1）建模阶段首先，在建模阶段中，需要确定贝叶斯网络的节点以及它们之间的概率关系。
节点通常包括事件、特征、因素等等，可以是离散的或者连续的。
接下来，需要确定节点之间的概率关系，可以通过领域知识或者数据来确定。
在确定节点和概率关系之后，就需要对贝叶斯网络进行训练。
训练的目的是为了估计每个节点的概率分布。
基于学习得到的概率分布，就可以进行下一步的推理了。
（2）推理阶段在推理阶段中，最基本的任务是计算联合概率分布。
假设我们希望推断事件A的概率，那么我们需要计算的是所有与事件A相关的节点的联合概率分布。
在实际应用中，我们常常需要根据已有的数据和推测目标的先验知识来推断某些未知变量的概率分布。
如果我们已经知道了其他节点的概率分布，我们可以通过贝叶斯定理来计算目标变量的后验概率分布。
这个计算过程非常重要，因为它决定了我们对未来的预测能力。
网络安全态势感知研究综述
万方数据
２
计算机应用 ２）网络安全态势的评估； ３）网络安全态势的预测。 下面将从这３个方面对网络安全态势的研究进行详细的
第３２卷
法、基于概率统计的融合方法以及基于规则推理的融合方法。 ３．１ 基于逻辑关系的融合方法 基于逻辑关系的融合方法依据信息之间的内在逻辑，对信 息进行融和。警报关联是典型的基于逻辑关系的融合方法。 警报关联足指基于警报信息之间的逻辑父系对其进行融 合，从而获取宏观的攻击态势。警报之间的逻辑关系分为：警 报属性特征的相似性，预定义攻击模型中的关联性，攻击的前 提和后继条件之间的相关性。Ｎｉｎｇ等∞一７ ｏ实现了通过警报关 联，从海量警报信息中分析网络的威胁性态势的方法。 基于逻辑关系的融合方法，很容易理解，而且可以直观地 反映网络的安全态势。但是该方法的局限性在于：１）融合的 数据源为单源数据；２）逻辑父系的获取存在很大的难度，如 攻击预定义模型的建市以及攻击的前提和后继条件的形式化 描述都存在很大的难度；３）逻辑关系不能解释系统中存在的 不确定性。 ３．２基于数学模型的融合方法
ｓｉｔｕａｔｉｏｎａｌ ｏｆ
ａｗａｒｅｎｅｓｓ）”，并且基于
Ｄｉｒｅｃｔｏｒｓ
Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ）模型，提出了
基于多传感器数据融合的网络态势感知功能模型。如图２所
网络安全态势感知概述
１９８８年，Ｅｎｄｓｌｅｙ首次明确提出态势感知的定义，态势感
知（Ｓｉｔｕａｔｉｏｎ Ａｗａｒｅｎｅｓｓ，ＳＡ）是指“在一定的时空范围内，认 知、理解环境因素，并且对未来的发展趋势进行预测”¨１，该 定义的概念模型如图１所示。但是传统的态势感知的概念主 要应用于对航空领域人为因素的考虑，并没有引入到网络安
网络安全态势的理解
网络安全态势的理解是指在过解析信息之间的关联性，对其进行融合，获取 宏观的网络安全态势。本文将该过程称为态势评估，数据融 合是网络安全态势评估的核心。 网络安全态势评估摒弃了研究单一的安全事件，而是从 宏观角度去考虑网络整体的安全状态，以期获得网络安全的 综合评估，达到辅助决策的日的。 目前应用于网络安全态势评估的数据融合算法，大致分为 以下几类：基于逻辑关系的融合方法、基于数学模型的融合方
贝叶斯推理研究综述
贝叶斯推理研究综述人们根据不确定性信息作出推理和决策需要对各种结论的概率作出估计，这类推理称为概率推理。
概率推理既是概率学和逻辑学的研究对象，也是心理学的研究对象，但研究的角度是不同的。
概率学和逻辑学研究的是客观概率推算的公式或规则；而心理学研究人们主观概率估计的认知加工过程规律。
贝叶斯推理的问题是条件概率推理问题，这一领域的探讨对揭示人们对概率信息的认知加工过程与规律、指导人们进行有效的学习和判断决策都具有十分重要的理论意义和实践意义。
1 什么是贝叶斯推理早在18世纪，英国学者贝叶斯(1702～1761)曾提出计算条件概率的公式用来解决如下一类问题：假设H[，1]，H[，2]…互斥且构成一个完全事件，已知它们的概率P(H[，i]，i=1，2，…，现观察到某事件A与H[，1]，H[，2]…相伴随而出现，且已知条件概率P(A/H[，i])，求P(H[，i]/A)。
贝叶斯公式（发表于1763年）为：P(H[，i]/A)=P(H[，i])P(A/H[，i])/[P(H[，1])P(A/H[，1])+P(H[，2])P(A/H[，2])…]这就是著名的“贝叶斯定理”，一些文献中把P(H[，1])、P(H[，2])称为基础概率，P(A/H[，1])为击中率，P(A/H[，2])为误报率[1]。
现举一个心理学研究中常被引用的例子来说明：参加常规检查的40岁的妇女患乳腺癌的概率是1%。
如果一个妇女有乳腺癌，则她有80%的概率将接受早期胸部肿瘤X射线检查。
如果一个妇女没有患乳腺癌，也有9.6%的概率将接受早期胸部肿瘤X射线测定法检查。
在这一年龄群的常规检查中某妇女接受了早期胸部肿瘤X射线测定法检查。
问她实际患乳腺癌的概率是多大？[2]设H[，1]＝乳腺癌，H[，2]＝非乳腺癌，A＝早期胸部肿瘤X射线检查（以下简称“X射线检查”），已知P(H[，1])=1%，P(H[，2])=99%，P(A/H[，1])=80%，P(A/H[，2])=9.6%，求P(H[，1]/A)。
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０ 引言
现代战争要求作战双方指挥员必须在高度的不确 定性和时间压力下，根据所获得的海量的包含有干扰、 欺骗等不完整、不准确的信息，迅速做出决策。态势评 估（ＳＡ）就成为现代战争的必然要求。国内外对态势 评估从不同角度出发有不同的定义，主要有ＪＤＬ模 型。１。２１中的定义以及Ｅｎｄｓｌｅｙ。３。从人工智能出发给出 的认知学定义。军事领域通常采用ＪＤＬ的定义，即：态 势评估是要建立关于作战活动、事件、时间、位置和兵 力要素组织形式的一张视图，并将观测到的战斗力量 分布与活动和战场周围环境、敌作战意图以及敌机动
可以看出，传统态势评估贝叶斯网络（ＳＡＢＮ）是针 对确定场景的，虽然对专家知识进行了编码，但由于场 景的限制，编码的知识十分有限，构建过程艰难费时又 缺乏可移植性，程序修改和维护也较为困难，无法满足 大型复杂系统网络构建的要求。Ｌａｓｋｅｙ。５’“。等提出采 用贝叶斯网络建立知识基，也就是ＢＮ片断，在态势估 计过程中，按照一定的规则将网络片断进行连接，动态 构建ＳＡＢＮ。在此基础上，国内也出现了类似的将贝叶
相比态势评估领域的另外两种人工智能处理方法 专家系统和神经网络来说，使用贝叶斯网络进行态势 评估具有以下优点。１””。。
１）贝叶斯网络技术是图论和贝叶斯推理的结合。 同神经网络类似，贝叶斯网络也使用节点和有向边表 示领域知识，节点之间可以通过有向边来传播新的信 息，网络中保存的信息可以由专家指定，也可以通过样 本学习。网络节点之间的连接有明显的实际意义，更 符合人们对军事领域知识的理解。
本文作者认为，无论是采用贝叶斯网络片断方法 还是面向对象方法，都可以看作是为了用贝叶斯网络 对专家知识进行充分编码而做出的努力，即贝叶斯网 络如何才能与专家系统结合，一方面克服专家系统的 静态限制，更好地实现知识存储、获取和更新；另一方 面增强贝叶斯网络的实用意义。这是由于态势评估是 一个复杂的多因素、不确定的智能处理领域，只有充分 集合专家知识、具有友好人机交互界面的推理技术才 能具有强大的生命力。
２）贝叶斯网络中的知识可以进行更新，而专家系 统中的知识不能自动更新；专家系统一旦构建完成，其 知识是固定的，并且知识存储更加困难。
３）神经网络在开始的时候没有任何知识，必须进 行学习；而贝叶斯网络在构建的过程中，已经对专家知 识进行了编码。
４）时间传播算法反映了态势评估的连续性，新的 证据与随时间序列到达的证据共同作用来计算对态势 的累积效果，这种时间上连续的特点在无记忆的专家 系统和神经网络中是不存在的。
现有文献在ＢＮ中表示时间主要有两种思路。 第一种思路是通过动态贝叶斯网络（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｂａｙｅｓｉａｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＤＢＮ），将一个系统表示成从起始时 间到终止时间的一系列快照，每个快照包含一个完整 的网络结构，表示系统在该时刻的状态，前后两个网络 的相关节点之间添加时间因果关系，表示在不同时刻 的节点变化关系。当前最主要研究的ＤＢＮ。３１。”１，网络 的拓扑结万方构数、据变量集和变量问的内部因果关系在每个
态势
证据
图１
Ｆｉｇ．１
用于态势评估的标准贝叶斯网络示意ｎｔ Ｂａｙｅｓｉａｎ ｎｅｔｗｏｒｋ
２用于态势评估的贝叶斯网络的构建
要使用贝叶斯网络进行战场态势评估，必须首先 构建相应的态势评估贝叶斯网络。现有的贝叶斯网络 构建主要通过学习和人工构建两种方式，也可以结合 二者优势，进行两阶段建模Ⅲ。。战场态势评估由于其 特殊性，不可能得到大量的训练数据进行贝叶斯网络 的学习，因此通常由军事领域专家根据经验和情报信 息给出大量用规则表示的知识，再由ＢＮ专家进行手 动建模，并进行模拟训练修正网络结构。构建基本过 程如下。１）确定节点内容。贝叶斯网络由节点组成， 节点对应不同的事件。因此，首先必须确定态势评估 领域存在哪些事件以及这些事件的完备状态空间。２） 确定节点关系。态势估计包含大量的因素及各种复杂 的关系，需要ＢＮ构建人员和军事领域专家共同确定 这些关系，从而确定贝叶斯网络的拓扑结构。３）构造 条件概率表，进行概率分配需要具有一定的军事知识， 通常由军事专家根据经验指定。
ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｗｉｔｈ ａ ｂｒｉｅｆ ｓｕｍｍａｒｙ ｏｎ ｔｈｅｉｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ．Ｔｈｅ ｍａｊｏｒ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｅｘｉｓｔｅｄ ｉｎ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ
Ｂａｙｅｓｉａｎ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｉｎ ＳＡ ａｎｄ ｓｏｍｅ ｂｅｎｅｆｉｃｉａｌ ｓｔｕｄｙ ｉｄｅａｓ ａｒｅ ｐｒｅｓｔｅｎｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｅｎｄ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ； Ｂａｙｅｓｉａｎ ｎｅｔｗｏｒｋ；ｎｅｔｗｏｒｋ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ；ｔｅｍｐｏｒａｌ ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ； ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｉｎｆｅｒｅｎｅｅ；ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｔｏｏｌ
斯网络应用于态势评估的形式之一，即将军事事件以 态势、事件、证据进行分层表示，类似的还有将对态势 的理解和推理看作是对敌方意图的掌握，将态势评估 问题转化到计划识别一’２ｕ领域，同样可以用贝叶斯网 络对意图、计划、子计划、行动、行动线索进行建模、推 理。贝叶斯网络还可用于战场信息融合的其他层次如 目标识别口０’２２。２ ３｜、兵力聚合心４。２５］、装备／网络故障检 测。２６。、威胁评估。２ ７。等等。
由于贝叶斯网络具有以上优点，国外对基于贝叶 斯网络的态势评估的研究十分活跃。５’”。１…，国内对该 领域的研究也有一些进展，一些基于无人机平台、机载 航电系统。６。、舰艇导弹防御决策。７１、飞行员辅助态势评 估系统。１２‘２０１等战术级单平台的态势评估系统进入实 用。态势评估贝叶斯网络的节点表示军事事件，节点 之间的有向边表示事件间的因果或相关关系，节点之 间的条件概率表示这种关系强度。在评估过程中，以 态势觉察过程检测到的军事事件和人工情报作为证 据，利用贝叶斯网络的证据传播和推理算法，更新网络 中其他事件的信度。通过这样的证据推理过程，在已 知不确定的证据情况下，推断其他事件发生的可能性， 达到判断敌方目的、预测敌方行动的目标。一个用于 态势评估 万方的数标据准贝叶斯网络如图１所示。这只是贝叶
究的几个主要方面进行了总结和分析，着重探讨了现有态势评估贝叶斯网络中网络构建方法和时间推理技术，指出
能充分编码军事领域知识、结合时间语义、能够实现模块化推理的贝叶斯网络是态势评估贝叶斯网络发展的趋势。
作为参考，给出了几种贝叶斯网络的常用仿真工具。最后，分析了贝叶斯网络应用于态势评估面临的各种问题并试
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｓｉｔｕａｔｉｏｎ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ（ＳＡ）ｉｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ，ａｎｄ ｔｈｅ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ ｏｆ Ｂａｙｅｓｉａｎ
ｎｅｔｗｏｒｋ ｗｈｅｎ ｉｔ ｉｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ＳＡ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ．Ｔｈｅ ｍａｉｎ ａｓｐｅｃｔｓ ｏｆ ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ｂａｙｅｓｉａｎ ｎｅｔｗｏｒｋｓ’ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ ＳＡ ａｒｅ ａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅ ｎｅｔｗｏｒｋ—ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｒｅｓｅｎｔ Ｂａｙｅｓｉａｎ ｎｅｔｗｏｒｋｓ ｉｎ ＳＡ ａｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ｉｎ ｄｅｔａｉｌ．Ｉｔ ｉｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｔｈａｔ ｉｔ ｉｓ ａ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｔｅｎｄｅｎｃｙ ｔｏ ｕｓｅ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ Ｂａｙｅｓｉａｎ ｎｅｔｗｏｒｋ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｉｔｓ ｃｏｄｉｎｇ ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ ｏｆ ｍｉｌｉｔａｒｙ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ａｎｄ ｒｅａｌｉｚｅ ｍｏｄｕｌｅ ｉｎｆｅｒｅｎｃｅ．Ｔｈｅ ｃｏｍｍｏｎｌｙ ｕｓｅｄ Ｂａｙｅｓｉａｎ ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｔｏｏｌｓ ａｒｅ
３态势评估贝叶斯网络的推理
交战双方的对抗使得战场态势不断变化，各个战 场事件之间不仅有复杂的因果关系，还包含着丰富的 时间要素。但标准贝叶斯网络是静态模型，不具备时 间信息表达和推理能力，无法对动态系统和有反馈的 过程建模，大大限制了其使用价值。因此，有必要对标 准贝叶斯网络进行改造。 ３．１态势评估贝叶斯网络中的时间推理
第１７卷第９期 ２０１０年９月
电光与控制
Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｏｐｔｉｃｓ＆Ｃｏｎｔｒｏｌ
Ｖ０１．１７ Ｎｏ．９ Ｓｅｐ．２０１０
用于态势评估的贝叶斯网络研究综述
杜菲菲，冯新喜 （空军工程大学电讯工程学院，西安７１００７７）
摘要：介绍了态势评估的发展现状，指出了贝叶斯网络用于态势评估的优点，对基于贝叶斯网络的态势评估技术研
第９期
杜菲菲等： 用于态势评估的贝叶斯网络研究综述
４３
口，态势评估系统还停留在理论研究和一些非常有限 的战术试验层面‘９。”１。
１ 贝叶斯网络在态势评估中的应用现状
贝叶斯网络在１９８８年由Ｊ．Ｐｅａｒｌ。１列提出明确定义 后，成为人工智能领域非精确知识表达与推理领域２０ 多年来的研究热点。它是一个用节点表示变量，节点 之间的弧表示变量发生的直接因果或相关关系的有向 无环图，是人工智能、概率理论、图论和决策论相结合 的产物，可以看作是一种在不确定条件下进行命题推 理的标准认知模型。１“，在具有内在不确定性的推理和 决策问题中得到了广泛的应用。
收稿日期：２００９—０９—１１
修回日期：２００９—１０—１４
作者简介：杜菲菲（１９８５一），女，山东日照人，硕士生，研究方向为指 挥自动化信万息方处数理据，态势评估技术。