基于语义的军事数据资源需求描述模型

将描述逻辑引入军事数据资源需求描述,提出了一种基于语义的需求描述模型,便于计算机理解和处理。介绍了该模型的内涵和总体框架,并以作战力量数据资源为例,阐述了作战力量数据资源概念术语集的构建、作战力量数据资源的表征和需求的形式化描述。依据数据需求,制定了相应推理规则,其可借助描述逻辑的可判定性实现军事数据资源需求的推理。     

一种新型的不精确推理——SCESS不精确推理

本文是以模糊数学理论为基础,并考虑了人的心理因素,构造出一种新型的不精确推理。它已在一个实用的专家系统——突发性案件专家支持系统(SCESS)中得到实现。该推理能处理用单个数值、模糊区间和自然语言描述的不精确知识的可信度,并通过用户的态度得出相应的结论。     

态势估计中语义障碍的解决方法

态势估计是数据融合体系中的一个重要层次,针对态势估计过程中的语义挑战,引入描述逻辑的概念作为语义推理的逻辑基础.通过描述逻辑良好的语义定义以及提供可判定的推理服务,来给符号分配意义并限制符号可能的解释,消除其中的语义障碍.介绍了描述逻辑的概念、体系和推理, 通过实例说明了这种应用的可能性,并给出功能模型.     

专家系统中引入非单调推理的算法描述

专家系统中常用不精确推理,它们是单调的,单调的推理是有局限性的,而非单调推理则具有普遍的意义。在对不精确推理中的模糊推理、非单调推理分析和研究的基础上,提出了模糊推理和非单调推理有效结合的方法。首先研究了模糊推理与非单调推理的结合,引入模糊数学中贴近度的概念,解决了模糊命题的不相容性。其次提出了一个新的概念——假设正确度,解决了面向从属关系回溯中选择错误效率低的问题。最后给出了模糊非单调推理系统与专家系统一起工作的算法描述。     

战场态势估计和威胁估计

描述了战场态势、态势估计和威胁估计的概念。对态势估计从态势要素提取、态势评估推理及态势预测三方面进行了分析,重点对态势评估中的功能领域如:目标合并、协同关系推理、战场主动权指数计算、作战能力评估、重要目标估计及敌战斗序列估计等的含义、内容和实现步骤进行详细阐述。对威胁估计的内容和主要功能也进行了描述。     

基于OWL本体扩展的视频语义内容分析

随着可获得视频数据的快速增长,迫切需要有效的方法在语义层理解和管理视频数据。对OWL语言进行扩展,提出了V-OWL本体描述框架,支持视频内容蕴含的时空关系和不确定性关系的建模,使用基于贝叶斯网络的B-图描述模型,将V-OWL本体概念、关系映射为B-图中的节点、边,利用贝叶斯网络训练推理算法实现视频高层语义的自动推理发现。实验结果显示,V-OWL本体描述框架对复杂视频内容具有很好的描述能力,基于V-OWL的视频内容分析框架对视频高层语义探测具有较高的查准率和查全率。     

因果性,等值式和可能世界:关于形式知识本性的研究

本文基于对因果性,等值式以及重言式等概念的独特分析,表明了对同一命题事实真理观和逻辑真更观可有不同的理解;进而论证了重言推理的有效性并非必然地导源于其同义反复性。     

模糊Petri网在装备保障指挥决策中的应用研究

针对装备保障指挥决策的非结构化特点,结合模糊Petri网的基本理论,建立了一类装备保障指挥决策的模糊Petri网模型(ZYFPN).给出了模型中模糊推理过程的形式化推理算法,算法考虑了推理过程中的众多约束条件,包括命题在规则中的权重、变迁触发的闲值、规则的可信度以及多结论规则等.以装备保障配置地域转移决策为例,描述了从决策问题分析到ZYFPN模型建立,以及基于矩阵运算的决策推理过程的相关问题.应用这一模型,可以提高基于规则的装备保障指挥辅助决策系统的设计、分析和维护效率.     

基于规则推理和自然语言理解的坦克火控知识库系统

针对坦克火控系统设计中如何充分利用专家经验性知识的问题,从坦克火控知识库系统设计面临的两个主要问题出发,提出基于规则推理的知识库系统构建方案,并针对其中的知识表示、知识检验和知识推理技术进行了研究,同时在知识获取这一瓶颈问题的研究中引入自然语言理解技术来进行专家经验性知识的自动获取。整个系统的设计与实现能够起到将专家经验与设计过程相结合的辅助作用。     

任务驱动的军事信息服务知识推理研究

根据任务需要敏捷组织信息服务活动,从海量信息资源中提取准确的信息,高效地为各级指挥员提供精准的信息服务,是提升我军信息服务能力的关键所在.以使命任务、信息服务活动和信息资源为核心概念,建立了军事信息服务本体模型,定义了模型中概念之间的语义关系和时序关系,提出了军事信息服务知识推理方法,为任务驱动的军事信息服务领域知识的推理提供了理论基础.以封堵河堤溃口突发事件应急处置信息服务模型构建和知识推理实例作为具体测试案例,验证了构建的本体模型和知识推理方法的有效性.