【摘 要】
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针对复杂海洋环境下存在不确定事件对无人水下航行器(unmanned underwater vehicle,UUV)自主作业和安全性所带来的威胁,进行威胁评估是非常重要的。设计了基于动态贝叶斯网络
【机 构】
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哈尔滨工程大学自动化学院; 齐齐哈尔大学机电工程学院; 国网黑龙江省电力有限公司经济技术研究院;
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61633008);黑龙江省自然科学基金面上项目(F2015035);哈尔滨市科技创新人才(优秀学科带头人)研究专项基金项目(2012RFXXG083)
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针对复杂海洋环境下存在不确定事件对无人水下航行器(unmanned underwater vehicle,UUV)自主作业和安全性所带来的威胁,进行威胁评估是非常重要的。设计了基于动态贝叶斯网络的威胁评估模型和决策推理模型,采用遗传算法实现了离散动态贝叶斯网络(discrete dynamic Bayesian network,DDBN)参数学习,最终得到最优的模型参数,进而增强了推理模型对海洋环境的快速反应能力。仿真实验结果证明:提出的算法可以得到真实的离散动态贝叶斯网络参数,能够有效地解决复杂海洋环境下UUV威胁评估问题,为UUV的自主任务决策提供有效的参数保障。
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