用于军事态势估计的协作知识模型

分布式人工智能（ＤＡＩ）是ＡＩ领域的一个新分支。ＤＡＩ研究的主要目的在于分析和设计大型复杂的协作智能系统。本文以军事智能决策过程中的重要环节──态势估计任务为背景,提出了用于实现分布式协作求解的知识表示框架ＤＥＳＷ系统。文章简要分析了军事态势估计领域背景,然后从系统设计的三个方面依次介绍了ＤＥＳＷ的系统组织模型、主体概念模型和分布式协作推理模型。     

一种分布式指挥控制系统效能评估方法

分布式指挥控制系统是履行分布式联合作战指挥控制职能的军事信息系统,是各种新型作战样式得以有效实施的基础.为了能够综合判断分布式指挥控制系统达成预期作战目的或任务目标的能力,利用量化解析方式,研究给出一种分布式指挥控制系统效能评估方法,通过算例验证了方法的有效性,可作为新型作战体系分析设计与建设规划的参考.     

分布式导弹发射控制系统设计模型

分布式导弹发射控制系统是以多微机结构处理导弹发射控制过程的一种控制系统,是当代导弹武器发射控制系统所广泛采用的一种先进技术。通过对某类常规战术导弹实施分布式发射控制模型设计的分析,探讨了分布式微机结构在军事控制领域的应用前景     

分布式交互仿真研究的概述

本文简要介绍国内外分布式交互仿真研究的最新进展、分布式交互仿真的类型、关键技术及其军事应用     

分布式指挥与控制关键技术及其发展

随着信息技术的发展,分布式指挥与控制已成为信息时代联合作战指挥的一种新方式。把握实施分布式指挥与控制主要环节的核心技术,运用物联网、大数据、量子通信、人工智能等前沿科技,是促进指挥信息系统在作战指挥领域发挥效能的关键所在。     

关于智能化的军事决策

本文提出了一个智能指挥与控制系统的简要模型 ,依据这个模型分析了专家系统技术在军事决策过程中的应用 ,并分析了分布式专家系统技术在C3 I中应用的前景和意义。最后简要介绍了一个以模型中的重要环节———态势估计任务为背景的分布式多智能主体知识表示框架DESW系统     

国防技术基础2002年总目次

键界髓溜接术微小型武器发展动向李垂;;;;;v7.砂分布式人工智能在军事领域的应用i煳一.夥谈量子时间基准 王迦遒F7.,"纳米技术及其在军事领域的应用膨;建2审戥蔷芏(,7.7砂激光武器一21世纪革命性的武器装备麦编游(2.3)分布式人工智能在军事领域的应用(续)兑殷勇p.力纳米技术及其在军事领域中的应用(续) 许定波张春生(2÷10)现代生物技术打造武器装备的新概念(上)金写弓p.砂GPs在导航战中的作用蓬笠暑女斯7.砂虚拟现实技术探析腐獗三全p.砂在未来空间攻防战中的天基武器技术肖硅雪浆p.刀现代生物技术打造武器装备的新概念(下)金写P p.7砂2 …     

复杂军事网络的鲁棒性分析

分析了复杂军事网络具有BA复杂网络模型的特性,通过基于MATLAB语言对BA复杂网络模型的仿真,发现了网络中最大簇大小和簇参数对于不同攻击类型的变化规律,分析结论是辨认和停止基于局部拓扑信息的选择性攻击,可有效防护对于复杂军事网络的分布式攻击。     

机器人力反馈依从控制器多机系统分布式程序设计的实现

本文介绍在机器人力反馈依从控制器多机系统中采用程序设计语言C 与分布式库函数相结合实现分布式程序设计的方法,论述了分布式库函数形式,支持分布式库函数设计的多机操作系统功能及其在设计过程中应予以重视的某些问题,并给出了分布式程序设计的一个简例。     

基于复杂网络的作战网络分析

分布式网络化作战是网络中心战的基础,而分布式作战网络的构建是网络化作战的重要前提。首先,运用复杂网络的相关参数分析了多种不同的网络,选择了BA非标度网络作为分布式作战网络的最优表现形式;其次,以BA非标度网络为基础提出了一个适合军事上动态鲁棒性分析的模型DCNCE;最后,仿真结果表明,在以网络效能值为测度的对比下,分布式作战网络在介数毁伤策略下更脆弱,为构建并改进现有的作战网络提供了理论依据。     

人工智能技术军事应用重点领域及成熟度评价研究

从人工智能技术的概念、原理和分类入手,重点分析了人工智能技术三类主要军事应用场景和八个重点军事应用方向,并综合运用技术专利分析成熟度评估方法和高德纳技术成熟度曲线,对人工智能军事应用八个重点方向进行成熟度评价。     

全分布式人工智能技术在舰艇指控系统中的应用研究

为适应未来信息化海战场的需要,必须提高舰艇指控系统的指挥效能。舰艇指控系统的智能化是提高舰艇指挥效能的关键,也是必由之路。本文主要论述了信息战中智能化作用的地位,特别针对舰艇指控系统;并给出了一种采用全分布式人工智能技术的智能化舰艇指控系统结构模型。     

空间军事系统综合集成研讨厅中基于移动Agent的数据挖掘结构研究

空间军事系统综合集成研讨厅是一种分布式的网络结构,包含着丰富的信息资源。要想充分利用这些数据资源以及数据后面所隐藏的重要信息,必须建立有效的数据挖掘模式。本文在应用移动A-gent技术的基础上,将Web数据挖掘和分布式数据挖掘进行松散耦合,建立了合理的挖掘框架,并对其结构作了详细说明。     

美军推进人工智能军事应用的举措、挑战及启示

人工智能技术的发展加速了军事智能化的脚步。本文分析了美军在推进人工智能军事应用方面采取的一系列举措，如注重国家战略层面的顶层设计，出台一系列智能化发展战略规划；部署各类军事智能化研究项目，开展大数据、智能算法研究，促进人工智能技术向情报处理、无人作战平台、指挥控制、武器装备系统、作战方式变革的渗透转化；重视智能化技术的基础理论研究和人才培养，聚焦核心和关键技术的突破，夯实军事智能化发展的基础。阐述了美军在推进人工智能军事应用进程中面临的来自技术、信任、伦理等多方面的挑战，并从成熟算法民转军用、寻求认知智能算法突破、培养军事智能化复合型人才等角度提出几点启示。     

人工智能技术的军事应用边界研究

与国际上其他军事强国相比,我国军事智能化发展还处于起步和探索阶段。当前军事智能化发展呈现出技术增长点随机发散与关键技术领域不聚焦等特征,阻碍了人工智能技术在军事领域的应用。人工智能技术在军事应用中应本着"有所为有所不为"的原则。为了增强对"为军所用"人工智能核心技术的评价能力,推动高需求匹配度的核心技术发展,本文对军事智能化的边界问题进行了探索研究,通过将军事智能"五性"与现有武器装备"六性"和作战试验与鉴定相结合,并基于"封闭性"准则,提出了将"军事智能化"这一开放性问题进行边界收敛,以促进军事智能技术创新发展呈现收敛状态并逐步形成有序的体系。     

C~3CM系统构成原理研究

从Ｃ￣３ＣＭ系统分布式体系结构的需要出发,提出了总线型分布式Ｃ￣３ＣＭ系统的构成原理方案,在探讨Ｃ￣３ＣＭ系统的拓扑结构时,着重研究了ＮＯＶＥＬＬ网络的功能,亦提出了实现全分布式体系结构的主要技术支撑。     

计算机在武器系统中的应用展望

计算机（又称电脑）的出现与发展,极大地加速了军事信息的处理过程,在各种先进的武器系统中取得了十分广泛的应用,使现代战争的打击力、防护力、机动力和生存力得到了综合提高。为了展示未来信息战争、计算机战争中的作用,重点介绍计算机在武器系统中的系统综合开发、人工智能、人—机接口、网络管理和分布式处理等技术的发展及在武器系统中的应用。     

人工智能技术在陆军电子对抗装备中的应用

随着人工智能技术在军事领域发挥了越来越重要的作用,世界各军事强国陆续将人工智能技术应用于陆军电子对抗装备,陆军电子对抗装备智能化需求愈发迫切.本文首先分析了陆军电子对抗装备的发展现状;其次,对目前的陆军电子对抗装备在面对高密度、高复杂度电磁信号环境和新体制作战对象时存在的适应性和自主性不足进行了探讨;最后,提出人工智能...     

火控文摘

将来对人工智能系统的需求中有很大一部分是来自军事部门。军事部门最感兴趣的人工智能领域之一就是具有内部知识从而与人类专家有同样工作能力的计算机程序。综述了这种迅速成长的新技术及其对未来国防应用的影响。附有一份与军用专家系统和人工智能有关的文献目录和摘要。     

基于MVC的分布式作战应用框架研究

MVC作为一种经典的软件模式,在界面程序设计和B/S系统中得到了广泛应用.随着分布式技术的发展,MVC的含义和用途变得更加广泛,不仅可以用于组件的构造,也可用于分布式程序的设计.针对MVC模式和分布式作战应用的特点进行了深入分析,提出了一种基于MVC的分布式作战应用框架,在保持传统C/S架构优势的同时,增强了系统的可扩展性,实现了业务流程和逻辑计算的有效分离,为大型C/S作战应用系统的开发提供了一个有效的架构解决方案.