基于模糊时间Petri网的决策融合模型及时间推理

针对常规导弹旅作战指挥决策过程中伴随大量随机、并发情况的特点,提出利用线性逻辑给出的模糊时间Petri网来描述作战指挥决策融合过程。通过建立相应的FTPN模型,并利用时间推理的方法来分析模糊时间Petri网的运行行为,说明其在作战指挥决策融合中的应用。     

态势估计中一种基于最大后验概率估计的时间推理方法

态势估计中统计时间推理在许多应用中非常重要。Ｋｉｒｉｌｏｖ的基于极大似然估计（ＭａｘｉｍｕｍＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ＭＬＥ）的推理方法将未知时间变量看作常数，忽略了它的先验信息，估计方差较大。针对这一问题，本文首先建立了已知时间信息和未知时间变量之间的关系模型，这一模型可用来解释Ｋｉｒｉｌｏｖ的方法；然后在这一模型下，将未知时间变量扩展为随机变量，采用基于最大后验概率估计（ＭａｘｉｍｕｍａＰｏｓ－ｔｅｒｉｏｒｉＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ，ＭＡＰ）的方法进行统计时间推理。对两种推理算法的性能进行了分析和比较，发现在较宽的范围内，基于ＭＡＰ的方法性能优于基于ＭＬＥ的方法。     

一种神经网络-模糊推理的目标航迹融合方法

在概要介绍NN-FR融合结构的基础上,提出了一种NN-FR多目标航迹融合处理方法,并进行了仿真试验.     

基于事例推理的海上编队风险评估系统模型

海上作战信息范围广、内容多,海上编队面临情况异常复杂.针对海上编队面临的威胁,运用人工智能的基于事例推理技术探索海上编队风险评估问题,建立起了基于事例推理的海上编队风险评估系统模型.该模型运用数据事例库对情报信息进行识别和分析,通过专家对各种情况进行打分,并运行推理机找出相匹配的事例,从而得出海上编队当前的风险指标.该模型能在多种复杂情况中,甄别关键影响因素,通过专家与机器的结合,较准确地定出编队风险值,为指挥员实施判断决策提供帮助.     

基于知识的某新型地空导弹装备的故障智能诊断

为保障系统可靠运行,及时正确地对系统的各种异常状态或故障状态做出诊断,提出一种基于知识的智能诊断方法,并运用该方法建立一个故障分析和诊断系统;在故障树层次诊断模型的基础上,形成了综合模糊推理和规则推理的混合推理方法.通过具体实例表明,采用该方法是可行的.     

基于粗糙集理论的定性推理结果的约束

从分析定性推理结果存在的问题出发,提出定性约束的必要性.总结了几种现有的定性约束,提出一种新的定性约束-粗糙定性约束,利用粗糙集属性约简算法对定性推理结果进行约简.简要介绍了粗糙定性推理软件的总体设计思路流程和功能模块划分.以物资供应保障过程定性推理结果为例,对所得推理结果进行粗糙定性约束,得到重要推理结果,为物资供应保障决策提供参考意见.     

军事通信领域上下文本体建模及不确定性推理

为支持军事通信业务的智能化,研究了军事通信业务上下文信息的表示和推理,提出了一种表示业务上下文信息的语法结构、语义以及上下文元信息的本体建模方法。并利用贝叶斯网络理论,提出了一种支持不确定性推理的业务上下文认知模型的构建方法,最后通过案例分析验证了模型和结论的合理性。     

Keep the change: Counterinsurgency,Iraq, and historical understanding

This article explores the historical reasoning behind counterinsurgency thinking, particularly as applied to Iraq, using Douglas Porch's book, Counterinsurgency: Exposing the Myths of the New Way of War as a reference point. It argues that the classic historical analogies of counterinsurgency theory were inapt in dealing with the conflict in Iraq, and that the historical reasoning behind counterinsurgency more generally deserves greater scrutiny. Not only are the analogies of questionable applicability, but the evidence of causation in prior conflicts is ultimately unproveable. In the end, Counterinsurgency theory and the US Army's Field Manual 3-24 on Counterinsurgency were politically useful during the ‘Surge’, beginning in 2007, but remain intellectually and historically problematic.     

基于黑板推理与分层规划的CGF模糊决策模型

计算机生成兵力具有智能行为是其最大的特点,也是当前研究的重点和难点。为了使计算机生成兵力决策的智能化水平有所提高,把复杂的决策过程进行分层规划,将各层中决策子任务的求解策略、推理策略与黑板推理方法中的多任务协同工作原理相结合,构造了基于黑板推理的计算机生成兵力决策模型。同时,也将模糊理论应用到决策模型中。有效地提高了计算机生成兵力的智能水平。     

基于贝叶斯网络的态势估计时间推理方法

基于贝叶斯网络的态势估计方法是目前态势估计领域中的主要方法之一,然而,传统的贝叶斯网络不具备时间语义,因此无法解决态势估计中的时间推理问题.基于此,对贝叶斯网络进行改造,研究了时间贝叶斯网络的构建方法.通过一个战场想定,说明了时间贝叶斯网络构建、推理的过程与方法,证明了提出方法的有效性.