定性过程推理的物资保障能力定性模型的建立

面对物资保障仿真领域中解决复杂、不确定问题存在困难,提出运用定性仿真的新思路研究,由定性过程理论和定性推理相结合提出定性过程推理的概念,分析了影响物资保障能力的因素,应用定性过程推理的方法抽象出物资保障能力定性模型,用符号定向图形象地表示该模型.并假设初始条件进行了推理论证,对推理结果的准确性和改进方式进行了分析,对下一步工作做了展望.     

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。     

基于公理设计理论装备保障系统级别设计研究

针对装备保障系统级别设计领域的特点和不足,在深入分析装备保障系统级别设计概念的基础上,运用公理设计原理,建立装备保障系统级别分析模型,并对装备保障系统级别设计目标进行了＂目标-设计＂的分解,将原来复杂的级别设计问题分解成由若干个模块构成的简单设计策略问题,保证了设计过程中不耦合,实现了装备保障系统级别设计的科学性、创新性,确保了级别设计的准确性。     

基于支持向量机的多分类军事目标识别应用

针对现代战场信息化程度的不断提高,电磁环境日趋复杂,侦查目标难以准确地识别情况,提出了运用支持向量机多分类器对军事侦查目标进行有效识别.结构风险最小化地支持向量机分类方法是小样本情况下统计机器学习的经典,具有速度快、泛化能力强等特点.用该算法建模军事目标的识别问题,达到了较高的识别准确率.所以应用在对侦查目标的识别上具有良好的效果,在军事应用上有较广阔的前景.     

基于MAS的战时装备机动保障模型研究

建立了一个基于多agent系统的战时装备机动保障模型,定义了划分层次和各agent模块的功能,并重点介绍了机动保障过程中机动过程和抢修作业过程模型的构建,为战时装备机动保障指挥提供辅助决策。     

OLAP技术在器材保障决策支持系统中的应用

为弥补基于模型库和方法库的器材保障决策支持系统的不足,探讨利用OLAP技术处理数据的方法。结果表明,利用OLAP技术从多角度、多侧面观察数据,将为我军器材保障决策的科学化提供强大的支持。     

基于支持向量机的多目标分类和识别

支持向量机(SVM)算法广泛应用于模式识别等领域,但是SVM最初是针对二类别分类提出,在多分类识别中稍显逊色。对将SVM由二分类扩展到多分类的算法进行了研究,发现有向无环图(DAG-SVM)是其中用的最多的算法之一。因此,针对军事领域图像的多目标分类,选择有向无环图算法来实现军事图像中单兵、装甲、低空等多目标的分类识别。     

装备保障人员优化配置方法研究

将装备保障人员按级别分为操作人员、维修人员及管理人员,结合人员进入、培训和退出的状态,构造了状态转移矩阵,求出了各级别人员数量。定义了不同级别针对不同任务的保障效率,按照保障人员完成最高效率任务构建了最优化配置模型。通过实例验证了模型的实用性。     

部队装备保障能力评价研究

在讨论装备保障能力评价原则的基础上,提出了具有业绩评价和保障潜力评估因素的保障能力评价指标体系,运用多级模糊层次综合评价的理论建立了相应的综合保障能力评价模型。     

装备维修保障全资可视化总体结构研究

阐述了全资可视化的基本思想以及我军实现装备维修保障全资可视化的意义 ,以需求分析为基础 ,给出了由系统管理、数据服务、中间处理、客户应用为组成的装备维修保障全资可视化总体结构 ,并对其中的关键技术进行了讨论和分析