基于人工智能的智能化战争形态发展研究

经过60多年的发展,人工智能对人类生产生活各方面都产生了巨大影响。近年来,随着世界各国大力推进军事智能化建设,人工智能向军事领域渗透的步伐逐步加快,引发军事领域新一轮变革,推动战争形态向智能化战争的新方向演变。本文采用文献分析和实例研究的方法,深入剖析了人工智能技术对智能化战争形态发展的影响;将智能化战争划分为算法战争阶段和类脑化战争阶段两个阶段,并从基本概念、发展现状、作战样式等角度进行了细致分析。通过分析算法战争的局限性及类脑领域快速发展的趋势可以看出,世界各国、各科技企业均十分重视脑科学与类脑智能相关研究,智能化战争未来将从当前的算法战争阶段进入到类脑化战争阶段。     

NEPE类推进剂燃烧模拟

在分析、研究硝胺和AP CMDB推进剂燃烧模型的基础上,结合NEPE类推进剂的配方和燃烧性能特点,建立了NEPE类推进剂燃烧的物理模型,并进行了燃速和压强指数的理论计算。结果表明,几乎100%的计算结果都在实验值的±10%范围内。这说明所建立的模型基本合理,编制的NEPE类推进剂燃速计算程序基本可行。     

基于层间嵌入式多级支持向量机的特征选择

针对多故障样本一次性映射之后分类不理想,研究了多级层次式支持向量机,应用UCI数据仿真,结果表明该方法缩短了训练时间、提升了测试准确率、改善了样本的可分类性。由于误差积累,在此基础上,提出了层间嵌入式多级支持向量机,采用Abalone数据仿真,结果表明分类精度有所提高并减少了分类步骤。结合ReliefF算法,对制导设备的故障特征参数进行了选择。     

一种基于灰色模糊关系的多属性决策模型研究

实际中的决策问题常常具有不确定性和灰色性。本文根据灰色系统和模糊数学的一些理论,同时考虑一个问题中的模糊性与灰色性,将其综合起来表示为灰色模糊数的概念。在原有多属性决策方法的基础上提出了一种灰色模糊多属性决策模型,并给出了模型的求解方法。模型的求解是基于采用海明距离的测度工具来度量决策方案与模糊理想解和模糊负理想解之间的差异来决定其排列顺序的,是一种模糊折衷性决策方法。     

灰色关联法在舰炮武器系统模糊决策中应用

结合多属性决策的特点,采用引入权重向量的灰色关联法,建立模糊多属性决策模型用来解决舰炮武器系统方案优选问题;通过实例分析,建立决策模型,计算和比较舰炮武器系统配置各候选方案与理想方案的关联度,从而确定舰炮系统的最优配置方案。应用实例结果证明,该方法相比其它单一方法,可进一步提高舰炮系统决策的有效性和可靠性。     

基于G-AHP的非致命性武器驱散效能评估

定义了非致命性武器驱散效能的概念;根据非致命性武器的研发目的和应用实际,对影响其驱散效能的各相关因素进行逐层递阶划分,建立了较为全面的指标评估体系;提出非致命性武器效能G-AHP评估方法,借鉴专家经验,实现了非致命性武器装备驱散效能的量化评估;案例计算结果符合实际,验证了灰色层次分析法的可行性,为下一步有针对性地使用非致命性武器,提供了有力的科学依据。     

基于聚类分析法的人员生活用油类区优化研究

以人员生活物资运输实际耗油量为依据,通过构建类区比例缩减模型,应用多元统计聚类分析中的最短距离法对现行的人员生活用油类区进行了重新划分。得到的类区优化结果既符合标准的延续性,又简化了标准形式,从而提高了标准的可操作性。     

基于改进灰色GM(1,1)模型的武器系统费用预测

武器系统费用影响因素众多,各因素作用机理复杂,导致费用分布呈波动性和不稳定性。基于此,提出了一种改进的灰色GM(1,1)模型。该模型采用傅立叶级数和马尔科夫链方法,对不稳定武器费用系统的周期和随机现象进行建模,以提高预测精度。实例仿真结果表明:改进的灰色GM(1,1)模型可有效解决不稳定的武器费用预测问题,且具有良好的预测性能。     

氮化硼先驱体的合成及其热分解特性

以硼氢化锂和硫酸铵为原料合成了氮化硼陶瓷先驱体环硼氮烷,以GC MS、FT IR和1H NMR等方法对其组成和结构进行了表征和确认.环硼氮烷在80℃左右保温72h后可以得到固化的聚硼氮烷,而后经热分解得到氮化硼陶瓷,以TG、FT IR、XRD等对聚硼氮烷的热分解行为进行了分析和表征.结果表明聚硼氮烷中仍然存在一定数量的B H和N H键,在后续的热分解过程中,会进一步发生脱氢反应,1400℃时陶瓷产率约为89.5%.B H键的断裂主要发生在800℃以前,N H键的消失则需要较高的温度.聚硼氮烷800℃热分解后无机化程度已经较高,其产物基本上为无定形的BN,在1600℃则形成h BN.