| 发明名称 | 一种基于Bayes混合模型的命中精度评估方法 | ||
| 摘要 | 本发明提供了一种基于Bayes混合模型的命中精度评估方法，所述方法包括：将综合试验条件划分为若干类，获取每类条件的先验权重；使用聚类算法对落点偏差样本数据进行分类；在每类条件下，计算落点偏差分布的概率密度函数；由此建立多条件概率分布下的混合CEP方程，对该方程进行解算得到CEP值。对于系统偏差差异较为明显的多总体落点偏差样本，利用本发明的方法得到的CEP评估结果精度更高。 | ||
| 申请公布号 | CN106202929A | 申请公布日期 | 2016.12.07 |
| 申请号 | CN201610541978.8 | 申请日期 | 2016.07.11 |
| 申请人 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 发明人 | 段晓君;张胜迪;李畅;晏良;彭利军 |
| 分类号 | G06F19/00(2011.01)I;G06K9/62(2006.01)I | 主分类号 | G06F19/00(2011.01)I |
| 代理机构 | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人 | 王宇杨;刘振 |
| 主权项 | 一种基于Bayes混合模型的命中精度评估方法，所述方法包括：将综合试验条件划分为若干类，获取每类条件的先验概率；使用聚类算法对落点偏差样本数据进行分类；在每类条件下，计算落点偏差分布的概率密度函数；由此建立多条件概率分布下的混合CEP方程，对该方程进行解算得到CEP值。 | ||
| 地址 | 410073 湖南省长沙市开福区砚瓦池正街47号 | ||