一种新的闭环消磁方法

提出了一种在通电过程中利用舰船磁信号获得动态通电波形的自动化消磁方法。该方法可在保证舰船磁性稳定的前提下,一次性地将其结果磁场处理到给定标准内,从而提高舰船磁性的处理效率。对实现该方法的硬件和软件结构进行了分析,提出了利用“人工智能”和“模糊控制”来确定磁信号与电流波形之间的关系。     

人工智能技术在决策支持系统中的应用

首先分析了决策支持系统(DSS)和专家系统(ES)的局限及两者的区别,然后提出了专家支持系统(ESS)的概念,并详细阐述了ESS的系统结构。     

一个多层的 context 逻辑

本文介绍了ｃｏｎｔｅｘｔ研究的现状,定义了一个新的ｃｏｎｔｅｘｔ逻辑ＣＬ,定义并证明了与之相关的一些概念和定理。     

分布式 Client/Server 智能应用系统 DIAS 的设计与实现

本文针对油气田储集层保护的复杂应用需求,基于分布式Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ计算机模型,设计了相应的分布式智能应用系统ＤＩＡＳ,实现了计算资源共事和知识、数据共享。该系统已在实际应用中取得了良好的效益。     

机载制导武器的武器-目标分配算法研究

机载制导武器的武器-目标分配算法是智能航空指控系统的一个基础研究问题。本文在建立了武器-目标分配的基本概念和对算法要求的基础上,提出了两种武器-目标分配算法;基于决策论的武器-目标分配算法和基于导弹截获区的武器-目标分配算法,并对基于导弹截获区的武器-目标分配算法进行了仿真实验。结果表明,此算法具有高透明性、有限消除最大威肋、杀伤概率最大、充分利用机载武器等特点。     

基于人工蜂群算法优化的改进高斯过程模型

高斯过程(GP)的非线性特征导致其对大样本的训练时间复杂度过高,而且其超参数的选取是否适当直接影响高斯过程回归模型的预测精度。提出采用人工蜂群(ABC)算法优化改进GP以减小时间复杂度和提高预测精度。改进GP通过选取训练样本的子样本进行模型学习,以降低训练过程的时间复杂度。ABC通过优化改进GP的超参数,提升预测精度。选取训练样本的子样本构建改进GP回归(GPR)模型,采用ABC算法搜寻改进GPR的最优超参数,并用得到的超参数构建最优的改进GPR模型,输入测试样本进行预测并输出预测精度。将该模型应用于解决海上远程精确打击(LPSS)体系作战效能评估问题中,通过MATLAB仿真实验,与常见的多种优化方法相比较,验证了该模型的有效性。     

基于ANN的高炮火力单元射击有利度评估

采用ANN(人工神经网络)方法对高炮火力单元射击有利度进行评估是一种新的尝试。在对各影响因素进行分析与量化处理的基础上,建立了基于ANN的高炮火力单元射击有利度评估网络模型,并提供了网络的解算方法。通过某型高炮对不同目标射击的已知有利度评估值对网络进行的训练,确定了网络的各权值,并使学习误差达到了预先规定的标准,实现了对该型高炮对空射击有利度的评估。     

现有军用光电装备快速智能化手段

近年来,人工智能技术在图像处理领域取得了突破性进展,使得目标识别和目标检测算法的性能得到大幅提高,也为军用光电装备智能化创造了有利条件。本文从算法、数据和计算能力等人工智能三要素入手,分析了快速实现军用光电装备智能化的有效途径及过程中可能面临的问题,指出:现有的技术理论基本满足装备升级需求,智能化过程中还应重点加强实时性算法的研究,提早对专用数据集的收集整理进行布局完善,采用低功耗高性能边缘计算设备为装备计算能力水平提升提供支撑等。同时,在工程化过程中仍存在部分实际问题,需根据装备进行个性化设计,以解决理论与应用之间的差距。最后,建议重点加强国产化水平与能力的提高,以实现关键技术自主可控。     

Decision support model for effects estimation and proportionality assessment for targeting in cyber operations

Cyber operations are relatively a new phenomenon of the last two decades.During that period,they have increased in number,complexity,and agility,while their design and development have been processes well kept under secrecy.As a consequence,limited data(sets)regarding these incidents are available.Although various academic and practitioner public communities addressed some of the key points and dilemmas that surround cyber operations(such as attack,target identification and selection,and collateral damage),still methodologies and models are needed in order to plan,execute,and assess them in a responsibly and legally compliant way.Based on these facts,it is the aim of this article to propose a model that i))estimates and classifies the effects of cyber operations,and ii)assesses proportionality in order to support targeting decisions in cyber operations.In order to do that,a multi-layered fuzzy model was designed and implemented by analysing real and virtual realistic cyber operations combined with interviews and focus groups with technical-military experts.The proposed model was evaluated on two cyber operations use cases in a focus group with four technical-military experts.Both the design and the results of the evaluation are revealed in this article.     

利用RLC电路合成高压方波脉冲

基于过阻尼RLC电路分时放电,提出了一种新型高压方波脉冲产生方法。理论分析表明过阻尼RLC电路产生的双指数电压波与PFL产生的方形电压波具有类似的上升沿和平顶。电路模拟表明通过人工过零技术可以对双指数电压波进行截尾,从而形成完整的高压方波脉冲。建立了原理验证性样机,由两组RLC电路构成,每组电路包含一台400 nF脉冲电容器和一只三电极场畸变气体开关,两组电路共用一个上升沿调节电感。实验证明样机可以在250 Ω电阻负载上输出幅值17 kV,平顶宽度330 ns~5.8 μs,上升沿100~ 350 ns 的单极性高压方波脉冲。该方法适应性强,对负载变化不敏感,同时具有良好的可调节性,方波上升沿、平顶宽度连续独立可调。