海战场态势定量分析模型及其可视化方法

现代战争中如何对战场态势进行分析,辅助指挥员及时做出正确的决策成为各国军事领域研究的重点方向之一。提出一种海战场态势定量分析与评估模型,并针对该模型提出了基于等值线法与势场理论的可视化分析方法,既解决传统态势分析方法工程上难以实现的问题,又可以将态势判断的主动权交给指挥员,从而极大提高态势分析的可靠性与可信度。     

海战场态势评估问题的研究

对海战场综合态势进行态势评估和威胁分析是信息融合系统的最高层级,态势评估结果将对指挥员的指挥决策起到非常重要的作用。根据海军作战理论分析了海战场态势的表示方法,并基于模板方法设计了一种战场当前态势与模板数据库中态势进行匹配的算法。该算法特别适用于高层推理如态势或威胁评估。     

海战场态势分析与评估方法

信息融合是海军作战指挥系统情报处理的一个必不可少的环节,对融合后的海战场综合态势进行分析和评估是为信息融合体系提高了一个重要层次.海战场态势分析与评估在现代信息战中将具有越来越重要的作用,但目前海战场态势分析和评估的方法还很不成熟,本文试图从海战场态势分析与评估在信息融合中的作用,以海战场态势分析与评估处理融合数据流程为依据,提出海战场态势分析与评估的基本方法,起到一个抛砖引玉的作用.     

基于深度学习的战场态势高级理解模拟方法

当今军事领域问题的研究已步入了信息化主导的大数据时代,传统的智能辅助指挥员完成战场态势理解已遇到了瓶颈,亟需探索突破。认知智能中深度学习的提出可为该问题的突破提供契机。通常,指挥员进行战场态势理解是分层次的。其中的高级理解则需要深度学习来模拟。就此,展开了探索性研究。概述了战场态势评估的相关概念,分析了指挥员理解战场态势的思维模式,掌握了指挥员理解战场态势时的主要步骤,并结合深度学习运行原理,提出了一种基于深度学习的指挥员战场态势高级理解思维过程(以判断敌方对我方可能的主攻方向为例)模拟方法,该方法利用认知智能中的深度学习(以CNN为例)对指挥员战场态势高级理解过程进行非线性拟合处理,从而达到探索性模拟的目的,仿真实验结果验证了该方法的有效性。     

战场态势感知关键技术研究

信息技术的飞速发展和战场复杂性变化,对态势感知技术提出了新的挑战.伴随着信息融合、数据挖掘、战场可视化等技术的发展,战场态势的内涵得到了极大的拓展.在对态势感知基本概念模型分析的基础上,分析了影响态势感知的因素,并对态势感知涉及到的关键技术研究进展进行了分析,最后对战场态势感知技术的发展提出了展望.     

基于GIS的战场电磁环境可视化研究

针对当前战场电磁环境不可见特征,部队指挥员对其认知的模糊性,运用地理信息系统GIS(Graphic Information System)探索战场电磁环境可视化问题。提出用空间聚类分析模型解决分析处理电磁辐射源空间分布上的一种或几种特征问题,并对系统数据库设计、功能模板设计、逻辑结构设计进行详细阐述。得到可视化系统设计方案,将为指挥员进行电磁态势分析、指挥作战提供有效的辅助决策工具。     

空间数据挖掘及其在军事领域的应用

空间数据挖掘是在数据挖掘的基础之上结合空间信息处理等相关领域而形成的一个新兴学科分支。本文简要介绍了空间数据挖掘的基本情况,分析了它在军事领域的应用前景,并针对战场环境表示、情报处理、战场态势评估等重点难点问题具体分析了其应用模式和方法。     

通用作战态势图的构成与实现方法

通用作战态势图根据来自兵力级的多源信息,处理、显示目标航迹、身份、任务、地理信息等,形成战场态势综合显示,支持指挥员的战术态势分析、战术决策等任务,改善指挥员的态势感知能力,提高信息处理能力和速度,减轻压力和减少失误。面向态势感知的通用战术态势图(COP)的认知设计体系,描述了形成COP的数据来源及相应的数据关联和态势感知可视化的软件结构,并对COP中的战术目标群分类和目标数据采用模糊处理的方法,对COP工程化实现具有一定的借鉴意义。     

基于防空反导的战术级通用态势图分析研究

针对不同战场角色、作战任务、作战规模、战场级别、关键事件环境等情境因素中,指挥员无法准确而迅速地获取需要的信息等问题,在战术级指控系统与当前防空反导发展趋势的基础上,集中详细地阐述了通用态势图。在战场态势预测分析的基础上,进一步介绍了其关键技术,并通过仿真数据进行了验证。在帮助指挥员深入认知战场态势上提供了辅助,从而减少了冗余态势信息对指挥员的干扰,缩短了整个决策环的时间。     

基于作战知识的海战场对空防御深层态势分析

通过介绍作战知识的概念,分析了指挥员在作战指挥时获取作战知识的必要性,提出基于知识发现的战场态势层次化分析概念框架,并指出战场态势分析过程是从获取底层作战知识逐步上升到获取高层作战知识的逻辑结构。在此基础上,提出基于知识发现的海战场态势层次化建模框架,并对不同层次作战知识的获取方法提出了新的见解。研究结果有助于提高指挥员决策的速度和效能。     

监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘

运用数据挖掘的方式分析运动轨迹数据在目前可以说是一种尝试。基于传统数据挖掘方法Apriori的思想,提出了一种监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘算法。首先以特征点表示连续的运动目标轨迹,然后设计了一种轨迹相似度测量机制,最后基于相似度测量获得的轨迹段频率,将Apriori挖掘算法应用到2D运动轨迹数据,从中发现频繁轨迹隐含的一些感兴趣模式。实际的和人工生成的轨迹数据实验表明了算法的正确有效性。     

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。     

面向军事定向越野训练的数据挖掘思路

军事地形学是军队院校本科必修课程。按图行进的军事定向越野,是军事地形学野外教学的重点和难点。本文借鉴了当前流行的"大数据"思想,针对当前军事定向越野教学训练的特点,研究提出了若干数据挖掘思路,能够从大量训练数据中提取可辅助教员组织教学、制定训练计划的有价值知识,而且具有较好的实用价值和军队院校推广价值。     

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.     

基于平行坐标的多维复杂数据可视化方法研究

随着各种传感器、雷达以及卫星等信息收集设备在军事领域中的广泛应用,能够实时地对战场进行全方位多角度的监控,在获得大量的战场信息数据的同时,信息处理的难度也大大的提高了。为了解决这一问题,对在多维数据融合、可视化领域中广泛用到的平行坐标技术的产生、发展和应用进行了研究,并利用地质多维数据对该方法进行了应用实验,给出了实验结果和分析。最后,结合军事领域中数据融合的概念对本方法做了一定的论述,以期能为炮兵、防空兵信息处理领域提供一定的理论参考。     

ODS系统及其在电子战中的应用

数据仓库(DW)在决策支持系统起着举足轻重的作用,在数据的存储和挖掘中有着诸多优势,但对处理实时数据的处理效率不高,操作数据存储(operational data store)的出现弥补了数据仓库在效率上的不足。对ODS作了系统论述,并讨论其在电子战(EW)中的应用。     

基于数据挖掘的网络化教学研究

基于传统网络化教学系统存在的问题，应用数据挖掘的相关技术，对以往在网络化教学系统中不能对学生练习结果进行科学、客观分析的实际问题给出了初步解决方案。基于数据挖掘技术的网络化教学系统，其目的就是在一定程度上提高教师的教学效率。．     

数据挖掘与数据融合相结合的异类信息融合*

针对组网系统中的信息样式多、模糊性强等特点,介绍了分布式异类传感器组网系统及其特点,将数据挖掘中的知识发现理论与数据融合的知识应用理论相结合,建立了异类信息综合处理的集成模型。并提出了基于模糊神经网络的数据挖掘算法,增强了集成模型的自学习性能。模型有效地提高了异类传感器组网系统的智能化、自动化能力。     

数据挖掘技术在炮阵地选择中的应用

根据炮兵阵地地形选取的要求,从地理信息系统出发,运用人工智能、数据挖掘、多媒体等技术,提出了炮兵阵地选取的空间数据挖掘模型,为炮兵阵地选取的计算机实现提供了一种有效的解决方案,使指挥员能快速从复杂的地域信息中找到适用于炮阵地所需的地形信息,为炮兵自动化指挥系统提供了决策与支持。     

基于Multi-agent临床诊断支持系统的设计

根据临床诊断支持信息环境的特点,结合Agent技术,设计了一套基于Multi-agent的临床诊断支持系统(CDSS)。该系统具有异构性、分布性、并行性和可扩展性,能适应CDSS的要求,有效地提高CDSS的性能。