文档介绍：杭州电子科技大学硕士学位论文基 于 P R - O W L 的 态势估计方法研究生:邱黄亮 指导教师:邵根富教授刘俊教授 2015 年3 月万方数据 Dissertation Submitted to Hangzhou Dianzi University for the Degree of Master The method of Situation Assessment based on PR-OWL Candidate: Qiu Huangliang Supervisor: Prof. Shao Genfu Prof. Liu Jun March?2015 万方数据杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重声明: 所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研 宄工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含任何其他个人 或集体已经发表或撰写过的作品或成果。对本文的研宄做出重要贡献的个人和集 体,均已在文中以明确方式标明。申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。论文作者签名: 日期: 年月日学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和使用学位论文的规定,即:研 宄生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证 毕业离校后,发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为杭州电子科技大 学。学校有权保留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文;学校可以公布论文 的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。(保密 论文在解密后遵守此规定) 论文作者签名: 日期: 年月日指导教师签名: 日期: 年月曰万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文摘要随着“网络化”现代高科技战争的来临,指挥作战面临着巨大的挑战。单纯 的依靠指挥员个人的智慧和能力已经远远不能满足现代战场作战快速准确的要 求,这就需要能够完全理解战场环境下多来源、多格式以及具有高度不确定性的 态势知识,实现对当前战场准确无误的态势估计并科学高效地辅助指挥作战。因 此,开展关于态势估计中知识表示和推理的研宄具有十分重大的现实意义和军事 价值。针对态势估计中知识的多来源和高度不确定性特性,本文通过对态势估计领域本体进行概率扩展,研宄基于多实体贝叶斯网络的态势估计方法。目前完成的主要内容如下: ( 1 ) 本文首先从态势估计的概念定义出发,详细概述态势觉察、态势理解、态势预测三级功能模型,然后分析了态势估计中不确定性产生的原因并给出了不确定性信息处理的步骤,最后详细介绍了一些态势估计不确定性推理算法,为本文开展态势估计的知识表示和推理的研宄指明了方向。( 2 ) 鉴于态势估计领域知识的复杂多样性,本文引入具有语义关系的本体技术,采用斯坦福大学开发的Prot 紐6 软件来构建态势估计领域本体,并利用计算机可理解、可处理的本体描述语言OWL 对构建的态势估计领域本体进行有效描述,从而实现知识的重用和共享。( 3 ) 由于现有的本体描述语言OWL 没有支持不确定性表示的机制,本文在不改变OWL 语义的基础上对OWL 进行概率扩展,提出基于多实体贝叶斯网络(MEBN) 逻辑的概率本体描述语言一PR-OWL ,阐述了 PR-OWL 与OWL 之间的映射转换关系,最后给出态势估计PR-OWL 概率本体模型以支持态势估计中不确定信息的表示。( 4 ) 提出了一种基于多实体贝叶斯网络的态势估计方法。该方法利用多实体贝叶斯网络中模块化的实体片断MFrag 来描述态势估计中态势要素的不确定性信息,在保证一致性约束条件的前提下合并实体片断MFrag 形成多实体贝叶 斯网络模型MTheory ,在此基础上生成态势描述贝叶斯网络SSBN 并结合标准贝 叶斯推理算法进行态势不确定知识的推理。最后,结合一个作战想定对本文提出的基于多实体贝叶斯网络的态势估计方法进行验证,仿真结果表明该方法具有较 好的可用性和有效性。关键词:态势估计,不确定性,概率本体,多实体贝叶斯网络 I 万方数据杭州电子科技大学硕士学位论文 ABSTRACT With the advent of "network" modern high-tech warfare, directing operations face enormous challenges. Simply rely on the wisdom and ability of individuals commanders have been far from satisfying the requirements of fast and accurate in modern battl