用于军事态势估计的协作知识模型

分布式人工智能（ＤＡＩ）是ＡＩ领域的一个新分支。ＤＡＩ研究的主要目的在于分析和设计大型复杂的协作智能系统。本文以军事智能决策过程中的重要环节──态势估计任务为背景,提出了用于实现分布式协作求解的知识表示框架ＤＥＳＷ系统。文章简要分析了军事态势估计领域背景,然后从系统设计的三个方面依次介绍了ＤＥＳＷ的系统组织模型、主体概念模型和分布式协作推理模型。     

人工神经元网络及其在火力控制中的应用

介绍了人工神经元网络的发展历史,简述了人工神经元的基本特征和分类,分析了人工神经元网络在火力控制领域中的应用前景。     

神经网络及其在军事上的应用

该文简要介绍了神经网络的特点、模型以及神经网络与传统计算机的不同之处。探讨了神经网络在军事上的应用,特别是在火控、指控系统中的应用前景。提出了我们研究神经网络的几点建议。     

数字调制信号的神经网络识别方法

提出数字调制信号的人工神经网络识别方法，从信号幅度、相位、频率及功率谱等特性中提取五种特征参数，用于训练神经网络对数字调制信号的识别。采用神经网络，不仅可提高识别的智能化，而且能提高正确识别率。     

多架无人机协同作战智能指挥控制系统

给出一种基于Agent技术的多架无人作战飞机协同控制系统的设计方法,该系统由几类Agent构成情报决策Agent、单机自主决策Agent、协同决策Agent等.由于利用了Agent的两大优良特性--自主性和协同性,系统能够控制多架无人作战飞机,各无人机对不断变化的战场环境也具有很高的适应性.     

基于STM32的高炮四炮手模拟训练装置设计与实现

尽管现代高炮武器系统自动化程度很高,但是人工瞄准射击仍然不可或缺,在人工瞄准射击过程中,四炮手的操作、训练难度较大,因为航向装定要建立较强的空间平行感,需要平时刻苦训练来提高航向判装精度。以STM32微控制器为核心,利用光电编码器、MEMS加速度计和步进电机等设计了一款四炮手训练装置,该装置自动产生目标航向信息,并完成航向给定;参训炮手根据给定航向,转动模拟航向头,使之与给定航向保持平行,微控制器通过航向给定值和装定值之间的误差即可对参训炮手训练水平进行评估。实验表明,该装置只需四炮手一人就能完成训练,可帮助四炮手快速建立平行感,是四炮手速成的好帮手。     

基于任务的连续出动舰载机航空保障重调度研究

对舰载机和各种保障资源进行调度是提高舰载机航空保障效率、保证舰载机所承担作战任务顺利完成的有效手段。为了克服以往研究中没有考虑作战任务变更对舰载机航空保障调度的影响,使用重调度的理论与方法研究了基于任务的连续出动舰载机航空保障重调度问题,建立了连续出动舰载机航空保障重调度模型。采用免疫算法对模型进行求解,可以避免模型的解空间可能出现组合爆炸问题。最后通过一个实例表明该模型可以很好的应对由作战任务变更所引起的重调度问起,算法求解速度满足作战需求,从而验证了模型的准确性及算法的有效性。     

一座小型建筑空调动态负荷的ANN预测研究

人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)是一种崭新非线性建模和预测方法,具有良好的非线性品质和极高的拟合精度。在前人研究的基础上,针对一座小型建筑物建立了其空调动态负荷预测的BP模型。为克服常规BP训练算法的缺陷,提出了一种改进的遗传搜索算法,结果证明是一种高效实用的算法。     

基于CAS/Agent的装甲装备战损模型仿真

针对传统战损模型研究方法存在的不足,提出用人工神经网络的学习能力模拟Agent的适应性。借鉴CAS(Complex Adaptive System)理论的建模思想,引入ERA(Environment-Rules-Agents)方案建立战损模型。在外部干预Agent作用下,运用BP算法并结合CT(Cross Target)算法对红蓝双方对抗战斗进行仿真,模拟动态战场环境下装备损伤的演化过程。该模型可更好地理解装备损伤的动力学特性。     

新一代人工智能在国防科技领域发展探讨

新一代人工智能技术已经成为当前研究的重点和热点，并逐渐成为提升国防力量、军事能力和国家竞争力的有效途径。本文在总结人工智能概念的基础上，给出了新一代人工智能的定义和发展的重要意义，从掌握未来战争主动权、支撑军工装备研制生产模式转型和保障国防科技先进性三个方面梳理了国防科技领域发展新一代人工智能的必要性，并从基础技术支撑和国防特色应用两个方向提出了国防科技领域发展新一代人工智能涉及的基础软硬件、标准规范、智能装备/系统、辅助作战指挥、智能研发等重点内容，在此基础上给出了相关的发展建议。以上研究可为新一代人工智能技术在国防科技领域的研究、应用和发展提供参考。