基于黑板模型的空袭目标识别专家系统

在对空袭目标信息进行综合利用的基础上,建立了基于黑板模型的多传感器空袭目标识别融合专家系统模型,模拟专家识别思维.给出了知识库的构造方法和知识的表示方法;推理机的设计结合了问题求解的黑板模型和D-S证据推理方法.该模型对目标的综合应用识别具有很好的借鉴作用,测试表明该系统具有很强的推理能力,融合模型有较高的识别准确性和可靠性.     

Agent目标判别的神经网络-证据理论法

重点研究了目标识别领域中证据理论与模糊神经网络相结合的多Agent数据融合方法.作为传统Bayes理论的推广,证据理论由于满足更弱的信息来源条件,尤其是在区分不确定与未知方面显示了很大的灵活性,因此备受关注.然而,基本可信度的分配是一个与实际应用密切相关的问题,也是较难操作的一步.本文通过对模糊神经网络的训练来处理证据理论的基本可信度分配问题,经计算机仿真表明这是一种行之有效的方法.     

基于D-S证据理论的机载雷达模糊识别方法

针对机载雷达信号的复杂性和模糊性等特点,提出一种D-S(登普斯特-谢弗)证据理论和模糊理论组合应用的方法用于对机载雷达的识别。通过对信号的积累和对信任度(模糊隶属度)的重新分配,有效地解决了机载雷达信号的不确定性问题以及如何利用信号在时间上的冗余信息问题,提高了信号的正确识别率。仿真实验和正确识别率的统计结果验证了这种方法十分有效。     

海战仿真中的智能对抗行为建模方法研究

在海上模拟训练领域,战场仿真中兵力行为的逼真性、对抗性直接影响训练效果,兵力行为建模技术是海战仿真中的核心,随着深度强化学习在军用领域研究的逐步深入,采用规则推理与强化学习相结合的思路实现海上兵力行为建模是一条较为可行的技术途径,为构建模拟训练中智能对手提供了技术支撑.     

地面防空火力单元基于D-S理论选择反导防御手段

在现代战争中,飞航导弹发挥了重要作用,取得了巨大的作战效能。地面防空火力单元面临着如何合理使用防御措施、正确选择干扰手段加强对飞航导弹防御的问题。提出一种把基于D-S理论的数据融合技术应用于地面防空火力单元选择干扰手段进行反导防御的方法。结果表明,利用D-S理论可以较好地选择对飞航导弹的干扰手段。     

面向军事领域的动态本体构建技术研究

随着军事数据的爆炸式增长,传统的基于专家知识建立的静态本体存在对专家主观知识依赖性强、可移植性差、学习能力差等问题,已无法动态地适应数据的变化以及大规模知识图谱的自动更新。针对军事领域应用场景,提出一种面向军事领域的动态本体构建技术,通过初始本体设计、数据映射、形式背景合并、本体更新4个环节完成本体概念的更新。该技术可以随着信息的变化自动更新本体模型,方便多源异构数据的更新集成和知识图谱的构建。最后,以俄乌冲突知识图谱为案例进行分析验证。该动态本体构建技术能够有效发现新的事件类型及相关要素,实现多源异构数据的更新、融合及基于知识图谱的军事活动规律推理。     

目标数据关联多因素分布式推理判决系统推理结构

目标数据关联多因素分布式推理判决系统 ,是一基于分布式判决分类系统理论进行目标数据关联分析的大规模推理判决系统 ,在C3I系统中有着广泛的应用前景。本文在分析推理判决系统的推理规则类型和状态类型的基础上 ,给出系统的推理结构图 ,该推理结构是正关联神经推理结构     

回溯推理的正确形式及其意义

现行的回溯推理理论与人们的推理实践是矛盾的,是违背人的认知实际的。本文给出的推理形式消解了这一矛盾,揭示了回溯推理结论或然性的真正根源,指出了获取正确结论的理论要求,对人们的回溯推理实践具有重要的指导意义。     

空中目标战术意图层次推理框架及实现

以提高对空态势感知能力为目的,着眼于构建以专家系统为特征的目标意图推理决策支持系统,首先根据目标意图的含义从意图、行动和状态三个层次进行了层次表示,并简要分析了实现意图推理的六种途径.根据空中目标的作战使用等领域知识将其意图从属性类型、战术类型、威胁类型和任务类型四个层次进行了分解.基于意图推理输入信息的分布性特征以及意图的层次分解建立了基于判定树的意图层次推理框架以及数据驱动的推理控制机制.该框架为建立空中目标战术意图的推理实现方法提供了重要的依据.     

基于改进DS理论多周期数据融合的目标识别方法

为了应对复杂战场环境下信息不确定性及证据冲突造成目标识别困难的问题,解决配准关联错误及应答欺骗产生的误识别问题,减小融合算法对先验数据的依赖,提出了一种基于改进DS证据理论的多周期多传感器数据融合方法以实现高效的战场目标识别。方法采用4个层级,两个方面的多传感器数据融合结构,在改进DS证据理论处理性能的同时,充分利用多个周期识别结果的融合实现最终目标识别。仿真结果表明,该方法在提高目标识别准确性的同时,能够有效解决目标密集和应答欺骗造成的目标误识别问题。