细粒度预警装备领域知识图谱本体构建

针对预警装备领域知识图谱构建中数据组织非结构化、实体关系刻画不够细致、知识表示缺乏规范化表达等问题,基于Protégé本体构建工具,首先,将预警装备体系自上而下分为装备原理知识类、管理保障资源类和装备操作运用类等,并进行细化梳理,定义概念类并划分层次关系,提取出具体装备信息中的实体、属性、关系等知识单元;然后,对预警装备领域知识进行建模,探索出科学完整的细粒度预警装备知识表示框架,并以“远程预警相控阵雷达”为例,进行本体实例填充和可视化;最后,基于本体描述语言对预警装备本体进行了形式化表示。该本体为构建基于多源高质量数据的领域知识图谱奠定了语义基础,对实现大数据背景下装备能力画像、发展态势分析、装备故障诊断与健康状态管理等装备智能化管理保障和作战运用具有一定的实践指导价值。     

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。     

军事装备概念图谱构建技术的应用与研究

知识图谱技术在科学统筹装备数据、整合繁杂的装备信息上有较好的效果.为解决通用知识图谱对装备实体的覆盖率不高、装备命名实体不规范的问题,提出了一种军事装备概念图谱构建的方法.该方法依托现有兵器库的结构化数据构建装备概念图谱,采用迭代学习的方法,以开放的多源数据为基础进行了装备实体的补全,确保了概念图谱的广度和精度.该技术不仅有助于提高机器对于装备的认知能力,也可作为本体库应用于装备知识图谱的构建.     

面向态势感知的网络空间态势本体模型研究

为了实现网络空间态势信息的共享,利用本体模型准确地描述网络空间态势要素及其相互关系。依据态势感知理论分析了态势要素的构成和态势核心本体模型;对网络空间态势领域的物理实体、虚拟实体、网络空间环境、事件等相关概念及关系进行了分析,并构建了本体建模;结合战场想定进行态势场景的本体描述,检验了本体模型的有效性。     

一种面向语义正确性的关系数据库访问方法

从异构关系数据源中获取语义正确的信息是当前利用数据资产辅助决策所面临的一大难题.为解决这一问题,提出了一种研究面向语义正确性的关系数据库访问方法(SCORDA).SCORDA方法采用DL -LiteNOWL本体作为支持数据访问任务的概念视图,在本体的表达能力和推理复杂度之间做了一定折中;SCORDA方法通过LAV+ GAV的映射方式建立本体与关系数据源之间的语义关联,兼顾了模式异构和阻抗失配问题;此外,SCORDA方法采用了一种动态ABox结构,即时从异构关系数据源中恢复虚拟对象,并且利用动态ABox进行实例检测推理任务,通过本体的模型语义来保证数据访问的正确性.通过原型系统验证了该方法的可行性.     

一种基于本体的功能建模表示方法

通过分析典型的功能模型并提取具有共性的公共概念和关系,结合本体建模技术,提出了一种基于本体的功能建模方法,以解决异种功能建模框架之间知识交换与协同设计问题.该方法将功能建模过程自顶向下分解成功能、行为、流与结构4个本体类,定义分析了相关属性,并建立了概念映射关系模型,有利于构造领域功能设计本体库.最后,利用该方法构建了离心通风机的功能建模本体库.     

试论我军政治工作语义网建设

为了使因特网重要接口之一的万维网能够更好地实现信息知识的共享和解决实际的问题,人们提出了构建自动化、智能化程度较高的语义网.建设我军政治工作语义网,可以考虑运用XML技术构建结构化政治工作文档、运用RDF技术构建政治工作元数据方案以及运用SKOS技术构建政治工作领域本体.     

本体驱动的多分辨率联邦一致性维护方法

传统的聚合解聚方法仅能解决语法层的数据聚合解聚的参数静态匹配问题,却不能解决联邦一致性的其他两个重要的方面:数据的语义匹配合理性及联邦运行中的动态一致性。为了解决以上两个问题,提出了一种本体驱动的多分辨率联邦一致性维护框架——OCM框架。该框架基于本体创建与融合技术构建联邦本体,通过邦员本体与联邦本体间的映射,解决了联邦数据匹配的合理性问题;基于聚合解聚方法,引入管理与协调联邦实体状态的邦员,通过合理设计联邦的实时对象更新及交互机制,实现了联邦实体状态的实时一致性。实验结果表明:OCM框架能有效保持联邦中多分辨率实体的状态一致,并且由于联邦本体的可重用性,对邦员的增加与退出不敏感,因此联邦的重组合也具有一定的借鉴价值。     

舰艇编队作战视景仿真系统研究

针对现代舰艇编队作战视景仿真系统的复杂性和易变性,运用基于增量模型的三维实体建模方法建立了三维实体模型库,应用XML语言进行编队配置文件的数据管理,完成了不同想定下仿真实体及其调度关系的重组;采用内存映射机制和共享内存技术,设计实现了通用的视景数据接口;建立了各种非视觉物理量的可视化模型.仿真结果证明视景系统满足实时性...     

众包标签的双重置信度推断算法

标记者的知识水平、评价标准等均具有显著差异,导致收集到的标签质量参差不齐,提高标签和学习模型的质量对众包标签中学习起着关键作用。针对众包标签推断问题,提出了一种双重置信度推断算法,分别从数据分布特征及标签信息两方面计算得到标记者置信度,再通过此置信度推断数据集的集成标签,以此提高集成标签的质量。实验结果表明,与其他仅使用标签信息的推断算法相比,所提算法可以得到更优结果。     

中文分词与命名实体识别的联合学习

将卷积结构引入循环神经网络,从而构建卷积循环神经网络。以此为基础,研究构建了面向中文分词与实体识别联合学习的序列标注模型。该模型依托卷积循环神经网络构建特征编码层,实现中文字序列局部空间特征和长距离时序依赖特征的联合提取;依托改进的循环神经网络构建标签解码层,实现标签序列长距离时序依赖的有效建模;依托统一的分词与实体识别序列标注模式实现分词信息与实体信息的联合学习,避免传统流水线法的误差传播问题。在人民日报语料和微软标注语料上的实验结果显示,该框架较传统统计模型和神经网络模型有显著的性能提升,尤其是在识别字数较多的命名实体时,其效果明显优于其他方法。     

雷达辐射源识别中数据库的构建及应用北大核心

为满足雷达辐射源识别技术发展和特征参数挖掘的需要,在分析辐射源基本信息和特征参数以及二者之间关联关系的基础上,通过数据库管理系统SQL Server,以E-R模型、数据类型设计为切入点,分别构建了雷达辐射源信息库和特征库。最后,分别从雷达辐射源数据可视化管理、信号调制类型识别、辐射源匹配识别等方面探究了数据库的应用实例。从应用实例的运行效果来看,验证了所构建数据库的科学性和可行性。     

任务驱动的军事信息服务知识推理研究

根据任务需要敏捷组织信息服务活动,从海量信息资源中提取准确的信息,高效地为各级指挥员提供精准的信息服务,是提升我军信息服务能力的关键所在.以使命任务、信息服务活动和信息资源为核心概念,建立了军事信息服务本体模型,定义了模型中概念之间的语义关系和时序关系,提出了军事信息服务知识推理方法,为任务驱动的军事信息服务领域知识的推理提供了理论基础.以封堵河堤溃口突发事件应急处置信息服务模型构建和知识推理实例作为具体测试案例,验证了构建的本体模型和知识推理方法的有效性.     

基于装备试验数据的信息管理平台建设研究

装备试验数据作为装备制造产业的重要生产要素,对其管理的能力已成为企业应对创新发展机遇的重要竞争力。本文对装备试验数据进行概要介绍,并对试验数据结构及特点进行分析。同时,按照装备试验数据的保密管理原则,结合装备试验活动各阶段产生的数据类型,以及试验数据量大、种类多、处理速度快等特点,提出试验数据分级管理模型。在此基础上,从试验数据在装备履约、鉴定评估以及实际应用等管理需求出发,分析当前数据管理要求规范化、多源数据管理系统化以及分析工具综合化等数据管理中需要关注的问题,提出装备试验数据信息管理平台建设框架,深入分析管理平台的基础运行环境、数据采集与预处理、分布式存储、数据分析挖掘与应用等信息管理功能模块,旨在为进一步加强装备试验数据管理提供借鉴与参考。     

【专题】基于装备试验数据的信息管理平台建设研究

装备试验数据作为装备制造产业的重要生产要素,对其管理的能力已成为企业应对创新发展机遇的重要竞争力。本文对装备试验数据进行概要介绍,并对试验数据结构及特点进行分析。同时,按照装备试验数据的保密管理原则,结合装备试验活动各阶段产生的数据类型,以及试验数据量大、种类多、处理速度快等特点,提出试验数据分级管理模型。在此基础上,从试验数据在装备履约、鉴定评估以及实际应用等管理需求出发,分析当前数据管理要求规范化、多源数据管理系统化以及分析工具综合化等数据管理中需要关注的问题,提出装备试验数据信息管理平台建设框架,深入分析管理平台的基础运行环境、数据采集与预处理、分布式存储、数据分析挖掘与应用等信息管理功能模块,旨在为进一步加强装备试验数据管理提供借鉴与参考。     

雷达辐射源识别中数据库的构建及应用

为满足雷达辐射源识别技术发展和特征参数挖掘的需要,在分析辐射源基本信息和特征参数以及二者之间关联关系的基础上,通过数据库管理系统SQL Server,以E-R模型、数据类型设计为切入点,分别构建了雷达辐射源信息库和特征库。最后,分别从雷达辐射源数据可视化管理、信号调制类型识别、辐射源匹配识别等方面探究了数据库的应用实例。从应用实例的运行效果来看,验证了所构建数据库的科学性和可行性。     

面向冲突检测的资源规划图谱构建方法

为解决陆军合成作战中战场要素多、变化快、关联复杂造成的冲突检测信息集成与提取困难问题,基于知识图谱与可视化思想,提出一种面向冲突检测的资源规划图谱构建方法。针对作战行动特点与冲突检测需求构建资源规划图谱框架,通过提取与对齐实体、关系、属性生成数据层,并对数据层节点进行层次规约构建概念层;引入ChordLink模型优化图谱整体稀疏、局部密集结构的可视化表达;最后通过实例分析说明方法可行高效。     

基于本体的装备PHM知识化建模研究

针对装备维修保障领域存在信息难以共享、知识利用率低等问题,分析了装备PHM组成架构和知识化模型;采用本体技术实现知识化建模,将装备PHM本体分为装备基本信息、装备测试、健康状态评估、故障诊断、故障预测和维修案例共6个子本体;借助Protege软件实现装备基本信息子本体的构建,并以导弹装备为背景进行实例化。     

军事通信领域上下文本体建模及不确定性推理

为支持军事通信业务的智能化,研究了军事通信业务上下文信息的表示和推理,提出了一种表示业务上下文信息的语法结构、语义以及上下文元信息的本体建模方法。并利用贝叶斯网络理论,提出了一种支持不确定性推理的业务上下文认知模型的构建方法,最后通过案例分析验证了模型和结论的合理性。     

基于改进知识推理的联合打击目标关联推荐

联合作战指挥中,如何针对指挥员的选定打击目标,由指挥系统后台智能推荐符合指挥员倾向意图的关联目标,是亟待解决的实际问题。利用目标实体之间的隶属关系,构造符合战场信息传播原则的多元实体及关系集,引入知识图谱推理的向量优化技术补全目标超网络的隐藏关系,进而构建打击目标超网络体系并实现打击目标的关联推荐。最后通过仿真实验对比分析了改进方法与常规超网络分析方法的异同,探讨了方法的正确性和优越性。方法并未使用专家主观评分法,用知识推理取得了和其他同类方法相似的体系价值评分结果,在智能化的目标关联推荐和作战辅助决策中具有较好的应用前景。