摘要：将直觉模糊集理论引入信息融合领域，提出一种基于自适应直觉模糊推理的威胁评估方法。首先，分析了现有威胁评估方法的特点与局限性，建立了基于自适应神经一直觉模糊推理系统（ANIFIS）的Takagi-Sugeno型威胁评估模型。其次，设计了系统变量的属性函数和推理规则，确定了各层输入输出的计算关系，以及系统输出结果的合成计算表达式。再次，分析了模型的全局逼近性，设计了网络学习算法。最后，以20批典型目标的威胁评估为例，给出相应的评估结果，验证了方法的有效性和模型的正确性。实践结果表明，该方法可以提高威胁评估的可信度，改进评估质量，提高推理结果综合值的精度。

关键词：信息融合 威胁评估 直觉模糊集 自适应 神经网络 

单位：西安电子科技大学计算机学院; 西安710071; 空军工程大学导弹学院计算机系; 三原713800