基于双向启发式属性约简的战术决策建模研究

从预警机指挥引导的多机协同空战原则分析出发,针对超视距协同空战决策过程中的不确定性和不完备性问题,提出了一种不完备信息系统中的基于双向启发式属性约简的战术粗决策建模方法。首先考虑粗糙集决策过程中条件属性发生缺失或不确定的情况,根据扩展不完备信息概念建立了不完备决策信息系统的最优完备选择;其次基于分辨矩阵的属性约简算法,以属性频度的大小作为启发信息进行决策信息系统约简的双向选择,得出决策信息系统的最佳约简集合;然后依据使决策最有可能发生的原则,给出决策信息系统的最优选择,以该最优选择为代表提取出决策规则;最后根据软、硬杀伤结合使用的CGF实体超视距协同空战作战想定,建立了CGF实体综合战术决策模型,并通过作战决策实例对该方法的正确性和有效性进行了验证。结果表明：该方法能在作战态势信息不完备的情况下正确给出CGF实体综合战术行为。     

燃气轮机仿真软件构造方法综述

从方法论的角度综述了燃气轮机仿真软件的研究现状,分析了过程式方法和过程式模块化方法的不足,阐明采用面向对象方法的必要性,并对未来的发展方向作了初步探讨.     

PC机并行口的扩展

本文介绍一种经济实用的并行口扩展板电路。实践证明,该电路工作性能稳定,操作方便可靠,适用于PC/XT,PC/AT机的I/O扩展。     

How Probable is Cyber War? Bringing IR Theory Back In to the Cyber Conflict Debate

Many well-established explanations for war suggest that cyber weapons have a greater chance of being used offensively than other kinds of military technologies. This response article introduces a research agenda for the study of cyber war, and offers an example – principal-agent problems in cyber operations – to demonstrate how rigorous theoretical and empirical work may proceed.     

Cyber War is Inevitable (Unless We Build Security In)

The information systems controlling our critical infrastructure are vulnerable to cyber attack. Cyber war is therefore inevitable unless we improve our cyber defenses. The only way to do this is by building security into systems at the design stage.     

Soar在水面舰艇CGF防空决策行为模型构建中的应用

计算机生成兵力(CGF)的行为模型研究一直是人工智能技术应用于军事仿真的一个重要研究内容。基于综合认知架构Soar设计并实现了水面舰艇CGF的自动防空决策行为模型,并在海战CGF系统中实现了该模型,应用结果表名Soar在构建CGF行为模型的有效性和可行性。     

多刚体系统计算机代数动力学建模研究

本文研究了复杂多刚体系统的Ｌａｇｒａｎｇｉａｎ建模方法，以Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａ数学软件为基础，完成了多刚体动力学系统的计算机建模、推导与仿真。     

CAI课件通用制作技术

论述了高等院校非计算机专业的教师和学生开发学科课件的通用制作技术.从掌握和应用计算机技术的层面上看,编制CAI课件的有关通用制作技术有11大类.它们是:(1)超媒体技术;(2)交互控制技术;(3)模板技术;(4)宏技术;(5)OLE技术;(6)DDE技术;(7)"抓录"技术;(8)动画技术;(9)多媒体播放技术;(10)压缩技术;(11)其他技术.     

BASIC 主程序与汇编语言子程序连接的新方法

本文总结了在实际工作中摸索的 BASIC 主程序与汇编语言子程序连接的新方法。它采用 DEBUG 的 W 命令直接将汇编子程序的机器代码存入磁盘的扇区。再在 BASIC 环境下调用 DOS 中断25H,将汇编子程序机器码装入内存,然后可由CALL 语句或由 USR 函数调用。该方法可以简化 BASIC 主程序和汇编语言子程序的调试和连接过程。     

基于跑道平面结构化线特征的固定翼无人机视觉导航算法

针对固定翼无人机在着陆阶段的位姿估计的问题，提出了一种基于跑道平面结构化线特征的无人机视觉导航方法。结构化线特征包括跑道平面上的跑道边缘及共面的垂直于跑道边缘的单条合作标志线。利用单台固连在无人机上的前视相机对跑道区域进行成像，自动提取结构化线特征。在无人机降落前期利用完整的结构化线特征配置解算出无人机的六自由度位姿参数(偏航角、俯仰角、滚转角、纵向位置、横向位置、高度)，并在无人机降落到较低高度时，利用退化的结构化线特征(跑道边缘)解算出无人机的关键位姿参数(偏航角、俯仰角、横向位置、高度)。三维实景仿真实验证明，在距离机场距离为200m处，无人机的距离参数精度为<0.5m，角度参数精度为<0.1°。本文的方法充分考虑到无人机自主着陆过程中的成像特点，具有自动化程度高、工程实用性好的优点。