基于对抗推演的训练样本生成框架

针对军事目标图像智能识别、智能平台对抗等AI算法学习训练缺乏高质量样本难题,提出了一种基于对抗推演的训练样本生成框架。从训练样本的数据格式、作战业务的维度,建立了训练样本分类体系;从样本特征、样本标签两方面,提出了训练样本的表征方法,建立了军事目标图像、目标航迹等训练样本表征模型;建立了基于对抗推演的训练样本生成框架,依据红蓝双方的行为决策模型,开展对抗式仿真推演,积累训练样本数据;以智能空战决策训练样本为典型案例,提出了基于规则与微分方程求解相结合的方法,通过自主对抗模拟产生训练样本数据,支撑智能空战决策AI算法训练。     

联合作战方案仿真推演控制研究

基于作战模型、交战规则和基础数据,通过推演控制完成对作战方案中各类行动的仿真和推演,以评估作战方案的科学性、有效性和可行性,为作战方案优化提供定量和定性的参考依据.主要从军事需求入手,研究了仿真推演过程,重点分析了基于实时干预、暂停干预和回退干预的三种仿真推演控制模式,实现了多种形式下的联合作战方案推演和优化.     

基于迁移学习的小样本事件抽取技术及军事应用展望

事件抽取作为信息抽取的任务之一,旨在从非结构化文本中抽取出结构化事件信息,从而更好地应用在相关应用领域和下游任务上。基于迁移学习的事件抽取技术是当前低资源场景下的事件抽取研究的主流方法,通过设计更鲁棒的模型来迁移知识,解决事件抽取面临的训练数据缺乏问题,从而提升小样本事件抽取的效果。对基于迁移学习的小样本事件抽取技术及其军事应用展望作了全面的阐述,回顾事件抽取的起源与发展,描述迁移学习事件抽取的研究背景,并重点总结目前的技术方法及其军事研究现状,提出其军事上应用展望,最后对其面临的问题挑战和未来研究热点作了分析。     

网络环境下基于任务的军事虚拟物流资源匹配

针对Chord网络环境下军事虚拟物流资源需求匹配问题,研究了面向军事虚拟物流任务需求的资源匹配模型,给出了一种标准通用的、可扩展的、具有需求资源定义自主性和规范性,并且支持单一功能和综合功能物流资源定义的军事虚拟物流任务需求资源定义模型,以及基于需求资源定义的军事虚拟物流资源匹配算法流程,实现了单一功能类物流资源需求匹配和综合功能类物流资源需求匹配,体现了面向用户应用需求的特点。     

陆军智能化作战大样本推演技术研究

针对复杂作战背景下不确定性带来的作战推演技术难题,本文面向方案推演分析和战法战术优化分析等实际应用需求,以不确定性、深度学习、数据挖掘等相关理论为基础,重点从推演分支生成、作战指挥智能化决策、推演数据可视化分析等方面进行研究,为陆军基于智能对抗推演理论和技术进行联合作战概念分析、武器装备论证实验、作战方案推演分析和战法战术优化分析提供支撑。     

导师带徒式智能指挥决策应用模式及关键技术

指挥决策智能化需求日益迫切,而近年来国内外军事智能方面的成就较少涉及这一领域。缺数据、缺知识、缺模型的现状,导致该领域智能化发展相对滞后。基于对领域问题的理解,创新提出导师带徒的指挥决策领域智能化发展思路,并基于近年来知识图谱、强化学习、大型语言模型等前沿技术的发展,构想了“学徒式知识提炼”“授徒式博弈推演”2套导师带徒式指挥决策应用模式,并指出了其中需要突破的关键技术,对指挥决策智能化攻坚具有一定指导意义。     

登陆作战推演方案评估模型研究

依据作战仿真推演及登陆作战过程特点,基于作战推演方案评估框架,制定针对登陆作战想定的推演方案效能评估指标体系;提出结合主观权重、客观熵权的TOPSIS方法,构建了组合熵权TOPSIS作战推演方案评估模型;基于登陆作战想定,通过仿真推演试验验证了作战方案评估模型的合理性,结果表明,该模型对登陆作战仿真推演方案的效能评估可行有效,克服了复杂性、主观性不足等问题,为仿真推演作战评估提供了新的方法思路。     

层次任务网络的作战计划建模及生成技术

针对以网络为中心的作战计划的特点,提出基于层次任务网络的军事作战计划建模方法.在对层次任务网络形式化描述的基础上,介绍层次任务网络计划求解算法.基于军事作战计划的抽象模型,提出军事和战计划中军事规则、作战使命、作战能力和作战行动过程等要素与层次任务网络的映射关系,并针对登岛战役案例对基于层次任务网络的军事计划建模和求解过程进行说明.     

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。     

基于Bayes混合先验分布的兵棋推演规则建模方法

针对兵棋推演胜负裁决规则建立难的问题,军事专家利用经验数据总结战争胜负规律,数学家、工程师利用军事运筹分析方法计算战争胜负规律,为了综合利用两种方法,利用Bayes混合先验分布将历史战争规律总结法与军事运筹分析法合理有效融合,对胜负裁决规则进行建模研究;通过在贝塔分布中引入继承因子,将兰彻斯特方程生成的军事运筹分析数据作为先验信息,与历史战争的经验规律数据作为后验信息进行结合。引入的混合贝塔先验分布方法,有效避免了两种方法互相淹没信息的问题;建立的胜负概率裁决模型,有效地提高了兵棋推演中胜负裁决概率的准确度及可信度,使其更加符合战争规律。     

有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估及保障方案优化

备件库存和站点维修能力是影响备件维修周转的重要因素，制约装备使用效果。针对备件需求随任务阶段动态变化的装备保障方案评估和优化问题，考虑站点维修能力对备件维修过程的影响，结合METRIC建模方法和动态排队理论，建立了有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估模型。在评估模型基础之上，以保障费用为优化目标，装备可用度为约束条件，建立了任务期内多级保障系统保障方案优化模型。以任务期内的最低可用度所对应的备件短缺数为观测值，分析了各项资源的边际效益值，采用边际优化算法对各项资源进行优化计算。算例分析表明，评估模型能够计算多级保障系统任务期内各阶段装备可用度；保障方案优化模型和方法能够得到各项保障资源的优化配置方案。提出的模型和优化方法能够为装备保障人员制定合理的保障方案提供决策支持。     

有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估及保障方案优化

备件库存和站点维修能力是影响备件维修周转的重要因素,制约着装备的使用效果。针对备件需求随任务阶段动态变化时装备保障方案的评估和优化问题,考虑站点维修能力对备件维修过程的影响,结合METRIC建模方法和动态排队理论,建立了有限维修能力下多级保障系统装备时变可用度评估模型。在评估模型基础之上,以保障费用为优化目标、装备可用度为约束条件,建立任务期内多级保障系统保障方案优化模型。以任务期内的最低可用度所对应的备件短缺数为观测值,分析各项资源的边际效益值,采用边际优化算法对各项资源进行优化计算。算例分析表明,评估模型能够计算多级保障系统任务期内各阶段装备可用度;保障方案优化模型和方法能够得到各项保障资源的优化配置方案。提出的模型和优化方法能够为装备保障人员制订合理的保障方案提供决策支持。     

军事地理信息系统数据组织与显示实现及应用

在信息作战条件下,军事地理信息系统(MGIS)作为作战指挥自动化、数字化战场、辅助军事决策和现代武器系统的战场地理环境平台倍受世界各国的重视.在讨论军事地理系统的数据模型和数据结构的基础上,研究了军事地理信息系统的数据组织方法,针对数据存储结构设计进行了详细的论述,提出了一系列数据结构样本及数据系统设计方案,并通过软件开发实例,验证了其具体实现方法和途径.地图数据模型规划以Coverage模型为基础,在数据处理过程中以Geodatabase对象操作为原型,综合两者的优势,提高了海图的显示速度,并在实际工程中得到了很好的应用.     

基于作战任务的多机种故障备件需求模型

通过分析战时故障备件的需求特点,对备件的工作时间进行讨论,改进了传统的单机故障备件需求模型。根据多机种协同作战任务的不同,引入备件工作运行比的概念,在考虑飞机是否战损的前提下,建立了基于作战任务的多机种故障备件需求模型。算例分析证明了模型的有效性。     

基于满意度的多阶段任务系统可靠性冗余优化模型

冗余技术是提高多阶段任务系统可靠性的有效方法,目前对多阶段任务系统可靠性冗余优化研究甚少。分析了静态多阶段任务系统的特征和可靠性计算模型;构建了可靠度、体积、质量和价格的满意度函数并确定各个满意度函数的影响因子;建立了基于综合满意度函数的静态多阶段任务系统可靠性冗余模型,并利用微粒群算法对模型进行求解。算例验证了模型的合理性及算法的有效性。     

基于数据站场的系统效能评估决策支持方法

随着信息技术的发展,系统信息量的提升给军事系统效能评估带来了新的问题。针对系统效能分析数据非线性、高维数、强耦合的特点,提出了一种基于数据站场技术的效能评估决策支持方法。通过数据恢复、约减、求精与重构操作,对评估数据进行了处理,并搭建了数据站场立方体,降低了数据间的依赖性,满足了不同层面系统分析的需求。以面向任务的网络化火控系统的为例,进行了系统效能评估、时效性评估和指标分析,从三个层次验证了方法的有效性与可行性。将数据挖掘技术应用到仿真系统效能评估决策中,获得了更广泛的应用。     

基于状态评估的复杂系统任务成功性评估

给出了基于状态评估的复杂任务成功性评估模型,通过任务分解确定相关功能单元,而后利用D-S证据理论对相关功能单元的技术状态展开评估,结合具体任务剖面与技术状态评估结果实现对复杂系统的任务成功性评估。最后以实例表明该方法运用在某型装甲装备任务成功性评估上的有效性和实用性。     

陆空火力协同仿真推演验证系统设计

针对陆空联合作战中火力协同方案制订、验证手段方法的不足,采用计算机仿真的方法,从安全防误伤的角度对陆空火力协同方案进行了仿真推演评估。分析了功能需求和体系结构,建立了武器装备运动轨迹模型和陆空火力协同安全性判别模型,研究了仿真时钟推进机制和提高仿真速度的方法,设计了陆空火力协同仿真推演验证系统。作战演习应用表明：该系统仿真推演验证快速、准确、便捷、有效。     

基于数据仓库的数据挖掘技术在指挥控制系统中的应用

介绍了数据仓库和数据挖掘的概念、数据挖掘的过程和方法,简单分析了现代战争中信息处理的特点和需求,阐述了数据挖掘在军事指挥控制系统中的应用必要性,提出了军事应用中数据挖掘系统的层次体系结构,并针对该层次体系结构进一步提出了指挥控制系统中数据挖掘技术的应用模型.     

数据链系统通用建模与仿真框架?

为开展数据链系统性能分析、效能评估及模拟训练等多样化研究，在建模和仿真需求分析的基础上，提出了通用数据链系统建模与仿真框架，旨在提高模型重用性，满足不同层次数据链仿真需求以及增强仿真系统可扩展性。首先给出了数据链系统组件化建模框架，分析了其模型逻辑结构，并对建模流程进行了阐述。然后，基于建模框架设计了数据链系统仿真框架，并对其构成和运用流程进行了详细描述。