中考化学推断题的一般解法

化学推断题具有覆盖知识面广、题型多变、综合性强等特点它既是考查学生所学的知识,又是考查学生能力的综合性题目.它要求应试者能根据试题的条件,运用学过的化学知识,进行分析,推理和判断,从而确定答案.学习化学时,进行一定量的这类推断题的训练,无论对巩固书本基础知识,还是发展智力,培养学生的思维能力,分析问题和解决问题的能力,都是非常重要的.……     

任务驱动的军事信息服务知识推理研究

根据任务需要敏捷组织信息服务活动,从海量信息资源中提取准确的信息,高效地为各级指挥员提供精准的信息服务,是提升我军信息服务能力的关键所在.以使命任务、信息服务活动和信息资源为核心概念,建立了军事信息服务本体模型,定义了模型中概念之间的语义关系和时序关系,提出了军事信息服务知识推理方法,为任务驱动的军事信息服务领域知识的推理提供了理论基础.以封堵河堤溃口突发事件应急处置信息服务模型构建和知识推理实例作为具体测试案例,验证了构建的本体模型和知识推理方法的有效性.     

基于可信度的网络安全性分析方法

提出了一个基于可信度方法的网络安全性分析模型。该模型在脆弱点信息、脆弱点之间的关系、脆弱点与安全性的关系的表示中引入可信度因子,通过不确定推理对主机和网络的安全性进行分析。该模型能综合考虑诸多因素,有效处理安全性分析中的不确定知识。     

海上编队对空中目标类型识别模型研究

对空中目标类型识别是海上编队对空防御的基础和决策依据,传统的识别方法多以目标物理特征为依据而忽略了对目标战术特征的考虑,本文对空中目标类型进行了归类,根据D-S证据推理相关理论,建立了融合目标战术特征和物理特征的目标类型识别模型,该模型可以为海上编队防空指挥自动化决策研究提供一定的参考。     

面向决策的一体化建模方法及其在兵力筹划中的应用

在对军事决策问题的主要特点进行分析的基础上,提出从军事概念模型到数学模型再到定性推理模型的一体化建模思想.以空军航空兵遂行直接航空火力支援任务为想定背景,根据EATI模板,利用基于UML的Rose工具依次对想定任务的实体、任务、交互等进行分析;对于兵力筹划中的结构化问题建立了机会约束多目标规划数学模型;对于非结构化问题则构造了推理机,推理机体现了定量与定性相结合的决策分析思想.最后,以一个实例验证文章思路的可行性.     

一种新的证据K-NN数据分类算法

K近邻分类算法已被广泛应用于模式识别中。为了有效处理识别问题中的不确定信息并提高数据分类精度,提出了一种新的证据K-NN(NEK-NN)分类算法。首先从总的训练集中随机重复采样来构造多个训练样本子集。在每个训练子集中,利用目标数据与其各个近邻的距离分别构造基本置信指派,并根据K个近邻数据在每个类别中的数目来对构造的置信指派进行加权。然后,利用DS规则对加权证据融合。根据每个训练子集下融合结果的算术平均值来判断目标的类别属性。通过模拟数据集和真实数据集的实验,将NEK-NN算法与其他几种常见的方法做了对比分析,结果表明NEK-NN算法能够有效地提高分类的精度。     

基于案例推理的物资应急采购保障预案系统的构建

随着智能技术的快速发展,智能预案必将成为预案的发展趋势。将人工智能中的案例推理技术引入到物资应急采购保障预案建设中,构建物资应急采购保障数字预案系统,应从案例的表示、案例的组织与存储、案例的检索、案例的修改与调整及案例的学习五个方面着手。系统的优势在于能够根据情况变化迅速进行信患筛选、整合与调整,自动生成科学合理的物资应急采购保障预案,帮助决策者进行辅助决策。     

目标识别中的传感器管理方法

基于假设检验的方法,研究了目标识别中的传感器管理方法。分别以用于假设检验问题中的最大后验概率、最小代价函数和最大正确检测概率为目标函数,给出了用于目标识别问题的多传感器管理方法,并针对目标识别问题的特点,对其进行了相应的改进。通过对一定场景的仿真,比较了三种不同方法的识别正确率和平均采样次数,分析了各种方法的特点。     

D-S证据理论在潜艇威胁判断中的应用

简要介绍了潜艇威胁判断原理和D-S证据推理基本思想。针对潜艇水下收集目标信息的特点,引入了D-S证据推理系统分析了潜艇威胁判断中的两个关键性环节。判断目标发现本艇与否、判断目标可能采取的攻防决策问题,在把不确定推理应用于潜艇威胁判断研究上作了初步尝试。     

基于案例推理和模糊诊断的兵器故障诊断专家系统

讨论了基于案例的推理和模糊诊断矩阵在兵器故障中的应用 ,建立了兵器故障诊断WDDS -E系统模型和模糊诊断矩阵模型。详细说明了系统的工作原理和设计过程 ,并给出了应用实例