云模型在雷达干扰资源多目标优化配置中的应用

鉴于干扰效果/效益评估在雷达干扰资源优化分配中的重要地位,提出了一种基于云模型和匈牙利算法的雷达干扰资源优化分配模型。利用一维云模型单条件单规则发生器和逆向云发生器构建了评估指标干扰效果推理器,利用基于风险态度因子的云模型映射函数定义了云模型之间距离的度量方法。提出了一种基于云模型与逼近理想解法的雷达干扰效益矩阵求解方法,最后运用匈牙利算法实现了干扰资源优化分配。将所建模型应用到干扰资源分配中,结果表明该模型能够较好的处理评估中的不确定性知识,是合理、可行的。     

基于事例推理的自行火炮故障诊断专家系统

根据自行火炮故障诊断的特点,以全新的角度提出基于事例与规则的混合推理方法,基于相似度建立了事例的描述和检索机制,并对二者的结合方式做了阐述。给出了专家系统的整体实现结构,对元知识的内容和用途做了说明。最后给出了一个多层、分布式诊断事例,验证了以上方法的正确性和整体实现框架的有效性。     

公安消防机构推行说理执法探索

探索推行说理执法是公安机关消防机构创新社会管理,不断改进和加强消防监督执法工作,提高理性、平和、文明、规范执法能力的重要举措。从说理执法的内涵及推行说理执法的重大意义,说理执法应当把握的指导思想、基本原则、任务和要求等方面,对推行说理执法作了初步探讨。     

基于D-S证据推理的多传感器信息融合技术在战场目标识别中的应用

近年来,多传感器信息融合技术已经在许多领域得到了广泛的应用,该技术也可以用于战场目标识别.在简单介绍了多传感器信息融合技术的概念和方法之后,详细阐明了D-S证据推理的原理及其应用于战场目标识别的方法,并进行了仿真处理.仿真结果说明,基于D-S证据推理的多传感器信息融合技术,是解决目标识别问题的一种有效方法.     

一种网络设备告警事件纵向关联方法的设计与实现

现有的网络事件关联系统主要存在以下不足:各被管设备感知的大量告警事件全部传送到管理端处理,会带来很多传输与事件管理问题;现有的网络事件关联方法很不成熟,一般只涉及底层协议告警事件的关联.在分析网络告警与故障关系的基础上,提出了一种在设备这一级驻留代理,采用贝叶斯网络推理技术完成包括应用层告警事件在内的本地告警事件纵向关联方法.并在描述协议栈各层协议实体模型的基础上,给出了利用AdventNet API和ebayes进行系统具体实现的方法.     

基于专家系统的防化保障预案评估研究

人工智能技术在众多领域获得广泛应用．为满足现代战争对防化指挥手段的现代化要求,针对不易量化的防化指挥决策问题的评估,提出了构建知识库并应用模糊推理机制建立专家系统,据此进行防化保障预案的评估选优方法,并对该方法的求解过程进行了探讨．     

综合目标识别的输入信息源研究

利用多源信息进行综合目标识别能提高识别的准确性和及时性,为了解决综合目标识别中输入信息源的运用问题,通过分析各种输入信息源的特点,根据这些特点分别采用了针对性的技术手段转化和处理,为最后的识别决策提供了有效的信息,对进一步深入研究综合目标识别具有参考价值。     

基于案例的推理在舰船维修费预测中的应用

针对市场经济条件下舰船维修费预测不确定性越来越大的问题,提出了一种基于案例推理的舰船维修费预测模型。首先,利用修船厂的历史数据,采用特征向量表示法构建舰船维修费案例库;其次,为提高案例检索效率,采用组合模糊聚类算法建立舰船维修费案例的分类索引结构,并提出基于最近邻法的两步检索策略检索相似案例;最后,采用加权平均法对相似案例进行修改以获取预测值,同时采用主动学习策略保存当前案例并更新案例库。实例仿真结果表明:与传统舰船维修费预测模型相比,基于案例的推理模型具有更高的预测精度,所提模型是有效的。     

模糊离散动态贝叶斯网络的目标威胁等级评估

动态贝叶斯网络作为一种智能推理工具在处理不确定推理问题中显示出强大的生命力,但是存在难于处理连续变量的推理问题。将模糊理论与动态贝叶斯网络相结合,提出一种模糊分类的方法,将连续变量模糊分类为动态贝叶斯网络能够应用的证据信息用于推理,并建立目标威胁等级评估模型,应用直接推理算法对该网络进行推理。仿真结果表明,该分类方法与动态贝叶斯网络结合能够很好地处理连续变量推理的问题。     

ABDARDSS中基于候选消除学习算法的知识推理

飞机战伤评估和修理的知识表示与推理机制,是建立飞机战伤评估与修理决策支持系统(ABDARDSS)需要解决的一个关键问题.采用一种候选消除算法来提取战伤评估与修理样本数据的变型空间,以变型空间实现战伤评估与修理决策支持系统中的知识表示和推理.对于ABDARDSS来说,候选消除学习算法是一种新的有效的知识推理方法.