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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日：2024-01-25
公开（公告）日：2024-04-26
公开（公告）号：CN117933752A
主分类号：G06Q10/0637
分类号：G06Q10/0637;G06Q10/0639;G06Q50/26;G06N7/01
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开
摘要：本申请涉及一种基于贝叶斯估计的任务完成率预测方法及装置。所述方法包括：根据无人机在单机威胁评估指标下的侦察效率构建单机威胁度模型，将任务编队中不同无人机编组对应的单机威胁度模型进行聚合，得到任务编队威胁度；利用任务编队威胁度和预先设置的无人机编队的能力量化与分析协同系数进行计算，得到任务编队的威胁量化值；根据贝叶斯方法基于专家知识和历史推演数据确定先验概率分布并根据实时侦察环境中的任务编队的威胁量化值迭代当前态势，根据当前态势和先验概率分布构建任务完成率预测模型；利用任务完成率预测模型待估计的任务编队进行任务完成率预测。采用本方法能够实现任务完成率预测。
主权项：1.一种基于贝叶斯估计的任务完成率预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取侦察环境中无人机的单机威胁评估指标；所述单机威胁评估指标包括侦察能力、指挥控制能力、生存防护能力、综合保障能力和场景机动能力；根据无人机在所述单机威胁评估指标下的侦察效率构建单机威胁度模型，将任务编队中不同无人机编组对应的单机威胁度模型进行聚合，得到任务编队威胁度；利用所述任务编队威胁度和预先设置的无人机编队的能力量化与分析协同系数进行计算，得到任务编队的威胁量化值；根据贝叶斯方法基于专家知识和历史推演数据确定先验概率分布并根据实时侦察环境中的任务编队的威胁量化值迭代当前态势，根据所述当前态势和先验概率分布构建任务完成率预测模型；利用所述任务完成率预测模型待估计的任务编队进行任务完成率预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 基于贝叶斯估计的任务完成率预测方法及装置
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