神经网络及其在军事上的应用

该文简要介绍了神经网络的特点、模型以及神经网络与传统计算机的不同之处。探讨了神经网络在军事上的应用,特别是在火控、指控系统中的应用前景。提出了我们研究神经网络的几点建议。     

一个面向对象的系统故障诊断模型

本文介绍了一个基于面向对象方法的系统故障诊断模型,讨论了该故障模型的结构及其搜索策略和算法。     

故障诊断技术方法综述及展望

机械的控制系统发生故障对整个机械设备发生故障有很大影响,而且控制系统中应用的故障诊断方法与机械设备状态监测所应用的故障诊断方法相类似。因此,作者对故障诊断技术目前的状况进行了分析和总结,重点讨论了故障诊断技术在上述两个方面应用的主要方法,并加以比较,提出了在这一领域中值得进一步研究的一些问题和将来的发展方向。     

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。     

智能工具机系统结构

本文提出了一种面向PROLOG 的计算机系统,它采用传统计算机做为主机,后端机采用通用OPU 芯片和支持PROLOG 高速执行的专用硬件。该系统结构简单,性能高。性能模拟表明,该系统具有500KLPS 的逻辑推理速度和17MPS 的数值计算速度。     

人工智能生成物的著作权问题探讨

人工智能在许多领域达到了世界领先的水平,科技发展的成果也同样取得了人们的认可和推崇,但如何界定人工智能生成物的可版权性和权利义务归属,始终未在法律界达成一致共识。人工智能是否能作为著作权主体成为作品来源,如何认定其生成物是否可以作为受著作权保护的作品,这是现今社会不得不面对的法律新难题。本文结合现行法律法规,从创作主体和作品独创性的角度对其进行分析探讨,试图构建人工智能生成物的著作权保护机制。     

致命性自主武器系统军备控制态势分析

致命性自主武器系统是指不需要人类操作员干涉,能够自主选择目标并进行攻击的一类武器系统,"平台无人、自主运行、致命攻击"是其主要特征。随着人工智能技术的快速发展,完全自主的致命性武器系统日益受到国际社会的关注,并开始成为国际军备控制问题的焦点。本文主要从技术的视角探讨致命性自主武器系统的军备控制问题。首先,介绍致命性自主武器系统的定义、发展动因以及军控问题的由来;其次,针对国际人道法提出的区分原则、比例原则、预防原则,分析当前自主武器系统在自主目标识别、确认和攻击环节存在的技术问题;最后,分析美国、俄罗斯、欧盟等世界主要国家和地区的军控态度,并探讨我国自主武器系统发展的策略建议。     

人工智能赋能军事训练

随着大数据、物联网和5G的不断发展,海量数据的获取变得越来越容易,人工智能技术利用GPU的强大计算能力和深度学习网络对高维数据和非线性模型的拟合能力,迎来了飞跃式发展,深刻改变着人类生产、生活和学习方式,出现了语音识别、机器翻译、无人驾驶及智能机器人等场景,计算、数据与模型的不断发展也成为推动人工智能前进的主要动力。本文分析了人工智能技术的主要发展方向,包括自然语言处理、语音识别和图像识别分析等,结合当前人工智能的主要技术方向和典型应用,展望了人工智能在军事训练领域的广阔应用前景,同时,聚焦发展智能化军事训练亟需解决的关键问题,针对解决网络、数据、模型等面临的问题提出措施建议,指出应通过模拟仿真训练提高训练效率,基于训练数据科学评价训练效果。     

多架无人机协同作战智能指挥控制系统

给出一种基于Agent技术的多架无人作战飞机协同控制系统的设计方法,该系统由几类Agent构成情报决策Agent、单机自主决策Agent、协同决策Agent等.由于利用了Agent的两大优良特性--自主性和协同性,系统能够控制多架无人作战飞机,各无人机对不断变化的战场环境也具有很高的适应性.