信息战中提高利用信息效能探究

针对当前战场上信息量巨大,信息价值随时间增长而减小的主要特点,运用信息论相关理论知识,阐述了信息效能的概念,结合具体实例分析建立了信息战中知识获取的模型,指出提高信息效能的关键评估因素,提出了提高利用信息效能的方法,该模型和方法可为系统和武器间的广泛连接提供理论依据,并增强其优化性。     

基于知识的某新型地空导弹装备的故障智能诊断

为保障系统可靠运行,及时正确地对系统的各种异常状态或故障状态做出诊断,提出一种基于知识的智能诊断方法,并运用该方法建立一个故障分析和诊断系统;在故障树层次诊断模型的基础上,形成了综合模糊推理和规则推理的混合推理方法.通过具体实例表明,采用该方法是可行的.     

支持向量机规则提取

支持向量机是一种黑箱模型,其学习到的知识蕴含在决策函数中,不仅影响了用户对利用支持向量机技术构建智能系统的信心,还阻碍了支持向量机技术在数据挖掘领域的应用。由于对支持向量机规则提取进行研究有助于解决上述问题,因此该领域正成为机器学习和智能计算界的研究热点。分析了具有代表性的支持向量机规则提取算法,并提出该领域未来的研究重点。     

编辑学者化浅论

针对近年来编辑出版界对“编辑学者化”的讨论 ,对“学者化”“化”到什么程度 ,学者化编辑应有什么样的知识结构、能力结构及实现“学者化”要求的主要途径进行了探讨。     

新形势下高校科研信息资料建设和服务的新思路

随着计算机技术、网络技术的发展和应用 ,高校科研信息资料管理应尽快由信息管理向知识管理转变 ,并在建立具有自身科研特色的信息资料库 ,利用互联网信息资源建设“虚拟信息资料库” ,跟踪科研课题服务 ,为科研人员撰写论文进行专题服务等方面充分发挥作用 ,使之具体服务于科研 ,以便提高服务质量和服务效益     

基于业务过程的装备保障训练业务知识管理

提出装备保障训练业务知识管理研究的构想。从知识的角度,分析了装备保障训练的知识传授和保障能力生成的本质,阐述了装备保障训练业务知识管理的必要性和内涵;从训练业务过程、知识管理过程、支撑体系3个维度构建了装备保障训练业务知识管理框架,提出基于业务过程的装备保障训练业务知识体系构建方法,分析了装备保障训练业务知识管理的主要活动,为装备保障训练业务知识管理提供了基本的理论和方法指导。     

基于数据挖掘的战场目标综合识别技术

分析了现有战场目标识别技术存在的问题,提出了基于数据挖掘的战场目标综合识别总体框架,对目标识别知识表示、目标特征知识挖掘、作战模式知识挖掘以及目标综合识别智能化推理等关键技术进行了研究,并说明了各关键技术在战场目标识别中的应用示例,可为提高战场目标识别的自动化、智能化水平提供借鉴。     

心理战领域研究的科学知识图谱

为把握心理战领域的研究现状,本文基于文献计量与科学知识图谱技术,对CNKI与WoS收录的心理战领域研究文献进行计量分析,并绘制文献的时间分布图谱、关键词共现图谱以及关键词突变图谱。在此基础上,对国内外心理战领域研究的科研合作、研究热点及研究前沿进行了探索与对比,并提出应制定完善的心理战条令,建立专门的心理战职能部门,加强心理战人才培养及提高部队官兵的心理素质等几项措施、建议,期望为国内心理战领域的进一步研究提供借鉴与参考。     

A misclassification cost‐minimizing evolutionary–neural classification approach

Machine learning algorithms that incorporate misclassification costs have recently received considerable attention. In this paper, we use the principles of evolution to develop and test an evolutionary/genetic algorithm (GA)‐based neural approach that incorporates asymmetric Type I and Type II error costs. Using simulated, real‐world medical and financial data sets, we compare the results of the proposed approach with other statistical, mathematical, and machine learning approaches, which include statistical linear discriminant analysis, back‐propagation artificial neural network, integrated cost preference‐based linear mathematical programming‐based minimize squared deviations, linear integrated cost preference‐based GA, decision trees (C 5.0, and CART), and inexpensive classification with expensive tests algorithm. Our results indicate that the proposed approach incorporating asymmetric error costs results in equal or lower holdout sample misclassification cost when compared with the other statistical, mathematical, and machine learning misclassification cost‐minimizing approaches. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006.     

信息化知识表征的理论及方法

为了探讨信息时代里认知科学领域知识表征的特点和作用,通过梳理知识表征的发展过程,讨论信息化知识表征的理论和方法,分析了文字表征、图式表征、超文本表征、多媒体及虚拟现实表征的特点及其在认知中的作用。