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信息系统的安全对于个人、企业甚至国家都至关重要,因此,对信息系统安全的评估也极为严格.以军工单位的信息系统为例,标准过于冗余,且样本数量较少,使得神经网络难以达到预期的评估效果.针对这些问题,建立了"信息增益比+SGAN"的分类评估模型,通过计算信息增益比得到各项指标对信息系统安全划分的重要度,减少无关紧要的冗余指标;用重要指标量化后的样本训练SGAN,得到一个强有力的分类判别网络,来对信息系统的安全进行评估分类,同时输出样本"真伪概率"和"下类似比系数"作为专家是否要人为对该系统进行评估的参考标准. 相似文献
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模糊启发规则的防空作战智能指控系统决策 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高防空作战智能指控系统决策效率,在充分考虑专家经验知识的基础上,利用模糊启发规则对智能指控系统决策模型中的规则和推理方法进行改进.通过对防空作战打击决策输出结果的编程计算,得到打击决策输出方案与实际作战决策结果一致.该方法可使模糊规则条数减少,输入向量和模糊矩阵的维数降低,推理计算速度加快,却不影响最终决策输出结果. 相似文献
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针对非线性多智能体具有混合执行器故障和多未知控制方向的问题,基于鲁棒自适应模糊技术,提出新颖的协同容错控制方法.采用分段Nussbaum函数解决了多未知控制方向;基于鲁棒自适应模糊技术解决了系统中的非线性不确定问题;引入一阶滑模微分器与自适应反步技术结合,用于获得虚拟控制律的一阶导数,并结合鲁棒有界方法,用于提高所设计... 相似文献
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基于Multi-Agent的智能指控系统建模 总被引：2，自引：0，他引：2
给出的智能指控系统基本模型主要由技术基础层、态势认知层、期望意图层和指挥决策层组成,该模型具有系统复杂性、信息实时性、功能分布性、指控同步性和执行协同性等基本特征,整个系统的运行基本包括:态势评估、信念形成、规则确定、推理判断、意愿产生、承诺达成和任务执行等环节.在研究智能指控系统的基础上,运用Netlogo多智能体仿真平台,对智能指控系统防空作战模型进行了仿真,仿真运行结果表明基于Multi-Agent的智能指控系统对防空作战效果提升有着显著影响. 相似文献
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