基于时序特征编码的目标战术意图识别算法?

对战场目标战术意图的快速、准确和自动识别，是智能决策的前提和基础。目标战术意图通常由多个战术动作组合完成，因而目标状态呈现动态、时序变化特征。本文针对目标意图识别问题的特点，提出一种基于栈式自编码器（ SAE）的智能识别模型，设计智能识别模型的基本框架，提出一种基于时序特征的输入信号编码方法及相应的模式解析机制，通过将目标状态在多个时刻的时序特征和战场环境、目标属性等信息统一编码为输入信号，将军事专家的知识经验封装为模式标签，模拟人的推理模式与认知经验，实现对目标战术意图的智能识别。最后通过实验，分析预训练过程和网络深度对算法性能的影响，并通过与多层感知机（MLP）和逻辑回归分类器（LRC）识别准确率的比较，验证所提SAE算法的有效性。     

公安现役部队干部培训之我见

受普通教育影响，公安现役部队干部教育培训模式有普教化现象。根据干部学习特点，研究适应其教育培训的方式方法，在实践中创造性地运用多种教学方式和手段，有利于提高干部培训的效益。     

基于强化学习的鱼群自组织行为模拟

自组织行为广泛存在于自然界中。为了通过学习的方式模拟鱼群自组织行为,构建了鱼群模拟环境模型、智能体模型和奖励机制,并提出了一种基于赫布迹和行动者-评价者框架的多智能体强化学习方法。该方法利用赫布迹加强游动策略的学习记忆能力,基于同构思想实现了多智能体的分布式学习。仿真结果表明,该方法能够适用于领航跟随、自主漫游、群体导航等场景中鱼群自组织行为学习,并且基于学习方法模拟的鱼群展现的行为特性与基于博德规则计算模拟的鱼群行为类似。     

基于数据库和构件技术的通用ATS软件框架

针对当前测试软件中存在的通用性、扩展性和升级性差的问题,提出了通用ATS软件框架的设计准则,设计了基于数据库与构件技术的通用ATS软件框架,即＂框架＋数据库＋构件＂的软件体系结构,该结构降低了系统的复杂性,解决了ATS软件的通用性、灵活性、可靠性、扩展性差的问题。     

频谱感知次序的在线最优选择

动态频谱接入是解决无线电频谱资源短缺和频谱使用效率低下问题的有效方法,它允许次级用户在授权频谱空闲时动态地接入,以进行数据传输。而频谱感知是实现动态频谱接入的关键挑战之一。由于次级用户的感知能力有限,为了获得更多的频谱接入机会,需要尽快找到频谱空闲概率最大的频段,并研究频谱感知次序问题。考虑到频谱空闲概率对次级用户是不可知的,并且会随时间变化,提出了在线学习框架,把频谱感知次序问题归纳成经典多摇臂赌博机问题,并利用在线学习方法——满意折现汤普森抽样算法处理优化问题。仿真结果表明,和其他算法相比,所提算法可以获得更多的频谱接入机会并且能够跟踪频谱空闲概率的变化。     

基于强化学习的移动自组织网络分步路由算法*

移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高度的动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出了一种基于强化学习的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集来提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析,仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。     

What you should know about approximate dynamic programming

Approximate dynamic programming (ADP) is a broad umbrella for a modeling and algorithmic strategy for solving problems that are sometimes large and complex, and are usually (but not always) stochastic. It is most often presented as a method for overcoming the classic curse of dimensionality that is well‐known to plague the use of Bellman's equation. For many problems, there are actually up to three curses of dimensionality. But the richer message of approximate dynamic programming is learning what to learn, and how to learn it, to make better decisions over time. This article provides a brief review of approximate dynamic programming, without intending to be a complete tutorial. Instead, our goal is to provide a broader perspective of ADP and how it should be approached from the perspective of different problem classes. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 2009     

基于深度森林的网络流量分类方法

随着网络应用的迅猛发展,流量分类在网络资源分配、流量调度和网络安全等诸多研究领域受到广泛关注。现有的机器学习流量分类方法对流量数据特征的选取和分布要求苛刻,导致在实际应用中的复杂流量场景下分类精确度和稳定度难以提高。为了解决样本特征属性的复杂性给分类性能带来的不利影响,引入了基于深度森林的流量分类方法。该算法通过级联森林和多粒度扫描机制,能够在样本数量规模和特征属性选取规模有限的情况下,有效地提高流量整体分类性能。通过网络流量公开数据集Moore对支持向量机、随机森林和深度森林机器学习算法进行训练和测试,结果表明基于深度森林的网络流量分类器的分类准确率能够达到96. 36%,性能优于其他机器学习模型。     

军校大学生英语学习观念与策略分析

国内外学者提出了许多关于英语学习策略的理论，并进行了大量的实证研究，但有关军队院校大学生英语学习策略的研究尚未涉猎。了解军队院校非英语专业大学生英语学习的观念和所采用的主要策略，掌握学生各种英语学习观念和采用的学习策略之间的关系。可为军校英语教学提供研究方向。     

面向一体化侦察情报系统开发的仿真支持集成框架

一体化侦察情报系统开发是一项的复杂系统工程，开发费用和周期不断加大。仿真技术能有效提高侦察情报系统开发水平，缩短系统开发周期，减少系统开发的风险。提出了一体化侦察情报系统开发的仿真支持集成框架，分析了仿真支持集成框架的含义和特征，确定了仿真支持集成框架的结构和组成，建立了框架的运作体系结构、系统体系结构和技术体系结构。一体化侦察情报系统开发的仿真支持集成框架可以支持各开发阶段仿真资源和成果的共享和重用，促进各阶段仿真信息、过程和应用的全面有效集成，提高我军侦察情报系统开发的仿真应用水平和开发效益。