面向实体的军事仿真规则提取方法研究

针对目前军事仿真系统开发中存在的军事仿真规则提取不完备的问题,在充分发挥ECA规则提取方法优势的基础上,提出了面向实体的军事仿真规则提取方法。该方法以实体状态变迁为中心,运用系统论方法,重点分析实体的环境、功能、行为、组元和结构状态,并将分析结果引入ECA规则。通过将该方法应用于装备抢修组实施抢修的规则提取中,验证了其对于提高规则的完备性与可信性具有较好的效果。     

基于RoBERTa-Span-Attack的标签指针网络军事命名实体识别

军事领域文本中存在大量军事实体信息,准确识别这些信息是军事文本信息提取和构建军事知识图谱的基础性任务.首先,提出了一种基于RoBERTa预训练模型、跨度和对抗训练的标签指针网络的融合深度模型(RoBERTa-Span-Attack),用于中文军事命名实体识别;然后,采用了一种基于Span的标签指针网络,同时完成实体的起止位置和类别的识别任务;最后,在模型训练过程中加入对抗训练策略,通过添加一些扰动来生成对抗样本进行训练.在军事领域数据集上的实验结果表明:所提出的军事领域命名实体识别模型相较于BERT-CRF、BERT-Softmax和BERT-Span,在识别准确度上具有更优的效果.     

CRF与规则相结合的军事命名实体识别研究

作战命令的分词是作战指令自动化生成、文图转换等各种指挥自动化技术的重要基础.在作战指令进行分词处理的过程中,军事命名实体的识别是技术难点之一.命名实体是信息的主要载体,它的识别是军事信息抽取的关键.提出了一种基于CRF模型与规则相结合的命名实体识别方法,结合基本特征与外部词典特征,提高了实体识别效率;在后期进行规则优化,最终实现高效的命名实体识别.实验证明,该方法是行之有效的.能够成功解决命名实体的自动识别问题.     

基于实体关系联合抽取的装备RCMA知识图谱构建

现有装备保障性分析工作还存在着一些挑战,例如对客观数据和历史数据利用不足、数据知识有效表征化程度不高以及无法进行知识推送等问题。而知识图谱是利用数据表示现实世界实体与关系的信息网络,是解决上述问题的有效方案。为了实现数据驱动的装备以可靠性为中心的维修分析(RCMA),提出一种可以支撑保障性分析的装备RCMA知识图谱构建方法。首先,梳理装备RCMA流程,分析可以用于知识图谱的装备RCMA实体与关系,实现知识图谱的模式层构建。其次,通过单步骤-单模型的实体关系联合抽取方法,使用细粒度三分类模型OneRel从装备RCMA相关文本数据中抽取出三元组,实现知识图谱的数据层构建。最后,选用Neo4j图数据库进行存储,完成了装备RCMA知识图谱的构建。针对装备RCMA相关文本数据进行知识抽取实验,实验结果表明,使用实体关系联合模型的知识抽取在精确率上达到91%,比传统流水线方法用到的知识抽取模型精确率更高,且在构建流程上实现了优化。     

基于数据表相似度的军事实体数据融合方法

在数据架构顶层规范指导下,多源数据融合需消除数十个领域数据之间内容重复、数据冲突等问题。在此业务过程中,需人工从大量数据表中筛选出相似表,效率低下。为解决这些问题,提出一种基于数据表相似度的军事实体数据融合方法：通过数据表名和字段名相似度排除业务不相关的表,利用互信息量计算表之间各列值的相关性,帮助作业人员快速找出关联度高的实体数据表,提高实体数据属性融合效率。     

论军事技术和装备保障的关系

探讨了军事技术与装备保障相互影响的一般原理,对陆军装备技术进行了简单分类,并对各类技术对装备保障的影响进行了重点探讨,以期能对陆军装备保障的发展有所启示。     

由舰艇命名规则 浅析中国首艘航母的舰名和舷号

自近代积贫积弱、备受列强凌辱以来,中华民族建设一支强大海军的渴望经久不息。近百年以来,这种渴望又转变成了对主力战舰的探索。在此类追求中,有一型舰多年牵动着这个民族的心灵最深处,它便是航空母舰。经过长期努力,我国海军即将真正拥有首艘航母。在这一刻,那艘见证没落帝国的载机巡洋舰将走完最后的历程。俄式军舰凌乱的外表、对暴力美学的变态追求,随着逐步改装与在这个东方大国融入独具特色的元素,"里加"号或"瓦良格"号将真正变成历史,当初的那首载机巡洋舰将成为崭新的中国海军传统载体。其中,舰名与舷号是这种传承的重要载体。     

基于预训练语言模型的管制信息抽取方法

在空中交通管理中,管制员使用管制指令调节航空器状态,飞行员通过复诵指令进行确认。管制指令的正确理解对飞行安全具有重大意义。提出一种新的管制信息抽取方法,即基于语言模型的预训练和微调,通过迁移学习实现小样本管制信息抽取。该方法在训练数据量降低时,仍能实现准确率的提升。仿真结果表明,新模型对管制信息抽取的准确率不低于98%,可以有效提取管制指令中的关键信息。该方法可提升空管系统的智慧化程度,辅助管制员理解管制指令内容,支撑飞行冲突检测,保障航空运输安全。     

基于规则和CRFs的部队组合名称识别方法

在军用文书处理中,提出了一种基于规则和CRFs的部队组合名称识别方法,旨在识别部队组合名称中包含的建制单位。首先在词语粗切分的军用文书上使用CRFs模型识别出部队组合名称,然后采用拆分规则识别部队组合名称中包含的建制单位。实验表明,基于规则和CRFs的部队组合名称识别方法识别准确率达到79.48%,识别的召回率为93.93%。     

军事法律关系的性质研究

军事法律关系是由军事法律规范调整的以军事权利和军事义务为内容而形成的一种特殊社会关系,这种社会关系必然涉及到国家军事利益。军事法律关系的性质如何,关系到军事法和军事法学的整体定位,对于军事法学的理论研究和实践探索具有重要的工具性价值。     

基于概念知识树的军事想定描述方法

为了增强军事想定描述规范的知识性,在研究概念知识树的基础上提出了一种基于概念知识树的军事想定描述方法.首先,以军事想定描述需求为依据,使用概念知识树对军事想定的元素进行描述和组织,建立军事想定的知识表达模型;然后利用军事想定定义语言(military scenario definition language,MSDL)框架和5Ws对军事想定进行系统性组织,形成符合军情的想定描述规范.在多兵种联合仿真实验中应用了该描述方法,实现了想定在不同兵种之间的共享,证明了该描述方法的可用性和有效性.     

军事信息系统作战活动描述方法研究

针对军事信息系统需求分析需要,探讨了作战活动过程描述、作战节点连接描述、节点状态转换描述和作战活动时序描述的内容和方法。基于该理论和方法,可以准确描述信息化条件下军事人员对军事信息系统的应用需求,实现军事人员与技术人员的有效沟通,为军事信息系统军事需求分析与应用设计的基础。     

基于Monte Carlo的军事物流结点可靠性评估方法

军事物流网络结点是构成军事物流网络的基本要素。战场环境瞬息万变,结点的可靠性往往受许多不确定因素的影响,计及不确定因素的评估方法可以更客观、真实地评估结点的可靠性。基于此,提出了刻画物流结点可靠性的评估指标体系,建立了计及不确定因素的军事物流结点可靠性评估模型,给出了Monte Carlo求解算法。对影响结点可靠性的因素进行了分析,在此基础上提出了改善军事物流结点可靠性的措施。以某战役级军事物流网络为例进行算例分析,验证了该方法的可行性和正确性。     

基于KP CA的作战仿真实验数据特征提取方法

针对作战仿真分析过程中各作战要素的复杂性与非线性,研究了一种基于KPCA的作战仿真实验数据特征提取方法。该方法描述了KPCA特征提取的原理和算法,并将其应用于作战仿真实验数据的空间降维,根据累积贡献率确定新特征的数量。仿真结果表明,该方法与PCA相比具有主成份特征明显、贡献率集中等优点,能够有效综合原始数据的非线性特征,降低原始数据的维数。     

基于粗糙集理论的军队代储应急物资品种选择

从军队对应急物资的需求特点及应急物资的特征属性出发,构建了军队代储应急物资品种选择的指标体系。在此基础上,通过部队调研和专家经验获得了一组军队代储应急物资品种选择的样本数据并形成了决策表,运用基于可辨识矩阵的属性频率约简算法对决策表进行属性约简,并对约简属性集进行属性值约简,提取出军队代储应急物资品种的选择规则。提取的规则简洁合理,能够为军队代储应急物资品种选择提供决策支持。     

基于神经网络的柴油机技术状态主元信息提取方法

在柴油机技术状态监测时,表征其技术状态的特征参数有很多,合理提取状态主元信息是一项关键的任务。分析研究了人工神经网络的信息提取原理和方法。以某型坦克柴油机为例,通过柴油机性能检测试验测取了能够反映柴油机技术状态变化的典型特征,建立了O ja神经网络信息提取模型,提取了柴油机技术状态的主元信息。分析结果表明:提取的主元信息能够反映柴油机技术状态随柴油机使用时间的变化趋势。该方法为坦克柴油机的技术状态监测与故障诊断提供了有效手段。     

基于四元联系数的非战争军事行动装备保障能力评价方法研究

针对非战争军事行动装备保障能力评价问题,综合运用能力模型和集对分析理论,在构建非战争军事行动装备保障能力评价指标体系基础上,建立非战争军事行动装备保障能力四元联系数评价模型,并示例说明该方法的应用．     

一种基于神经网络调整权值的雷达信号识别法

研究了一种基于神经网络训练修改权值的加权M距离法用于雷达信号的识别,通过仿真试验验证了此法的正确性和有效性,并对试验结果进行了分析和讨论。     

一种小样本数脉冲信号的样本子图分选算法

针对交错的雷达脉冲信号中,辐射源脉冲样本数较少而无法统计脉间参数规律实现脉冲提取的问题,提出了一种基于自提取样本子图的全脉冲匹配分选算法。该算法利用全脉冲移位匹配搜索自相关函数极大峰值,序贯提取辐射源时间维样本子图,同时筛选出匹配脉冲,无需对脉冲特征参数做统计分析,因此,可实现小样本数雷达信号的脉冲提取。仿真实验表明在有脉冲漏失的信号环境中,算法处理样本数充足情况下的脉冲信号与传统多参数统计方法性能相当,而且能提取出小样本数的脉冲信号。