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《现代防御技术》2021,(3)
战术级意图识别为指挥员理解战场态势,制定接下来的作战计划提供辅助决策。意图识别模型的构建是态势分析过程中实体行为建模的难点之一。针对传统战术意图识别方法中战场态势不确定性的集成与传递,以及推理模板固化问题,在以获取目标动态作战知识用于解释敌方作战行动过程中行动要素的基础上,构建了目标战术意图推理框架;根据作战计划制定特点,提出了基于作战知识神经网络(operation knowledge neural network,OKNN)的目标战术意图识别方法。OKNN以空中目标群为单位,通过实时动态建立基于作战知识的实体片段集来增强模型推理的灵活性,模型基于经验的训练样本计划库,可动态自适应的调整目标战术意图空间分布结果,大大消减了不确定性的集成与传递。最后通过仿真实验验证了模型的有效性。 相似文献
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威胁评估是一个不确定的推理过程,为指挥员提供准确、及时的威胁信息,是CGF实体瞄准行为决策中最关键的任务之一。针对基于CGF智能决策系统,在分析威胁因素的基础上,提出了一种利用模糊关系方程估计目标威胁等级的算法。这一算法利用威胁因素和对应的威胁等级构成的训练模糊集合,建立威胁等级和影响因素之间的模糊关系。生成的模糊关系能利用给定的威胁因素和实时目标信息从而估计出未来的目标威胁等级。计算结果表明,这一方法是正确可行的。 相似文献
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针对指挥员在选择及对打击目标排序时会产生不同结果,采用证据理论进行了协同。以各指挥员的判断作为证据理论的识别框架,采用证据加权法及对各证据的合成,确定了证据的基本可信度分配,降低了各证据间的冲突,筛选出肯定的证据,达成指挥员决策的自适应协同,实现对打击目标更为合理的排序。 相似文献
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战术意图识别是战场态势分析与威胁评估中的重要一环,针对复杂战场环境中敌目标战术意图存在的动态性、序列性等问题,构建能够描述目标战术意图表达和推理的动态序列贝叶斯网络模型(dynamic series bayesian network,DSBN),分析多实体贝叶斯网络(multi-entities bayesian network,MEBN)在表达规则知识概率迁移关系和序列关系的局限性,提出基于扩展多实体贝叶斯网络(extended multi-entities bayesian network,EMEBN)的战术意图识别模型构建方法,最后通过实例验证该方法的可行性和有效性。 相似文献
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知识图谱是一种用于表示和推理知识的图结构,对于军事领域的决策支持和智能化应用具有重要意义。现有的军事知识图谱多面临着大量三元组缺失的问题,对辅助决策任务造成极大的影响。为此,提出一种融合锚节点和三元关系向量的军事知识图谱表示学习模型。通过NodePiece构建固定大小的锚节点词汇表,以实现对任何实体的引导性编码和嵌入;利用TripleRE综合关系向量的投影与平移特征表示,实现对实体间语义相似度和关系强度的深层捕捉。实验结果表明,该方法在军事知识图谱单跳推理任务上取得了优异的性能,证明其有效性和可行性。 相似文献
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针对联合火力打击体系破击战法中确定体系破击目标困难的问题,提出一种基于超网络构架OODA关联度算法。该方法引入理想目标清单补充目标打击清单中遗漏的体系目标,区分层次构建包含多个子网络的超网络,在超网络中找到能够实现OODA循环的节点,进而确定各节点的OODA关联度,并通过仿真实验分析各综合评分算法的排序效果。仿真结果表明:OODA关联度独立于其他评价指标,可作为火力打击目标排序的评价维度之一,且使用理想点综合评估算法的排序效果最好,引入OODA关联度的目标排序相比于传统排序法更能体现体系破击战法思想。 相似文献
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目标数据关联多因素分布式推理判决系统 ,是一基于分布式判决分类系统理论进行目标数据关联分析的大规模推理判决系统 ,在C3I系统中有着广泛的应用前景。本文在分析推理判决系统的推理规则类型和状态类型的基础上 ,给出系统的推理结构图 ,该推理结构是正关联神经推理结构 相似文献
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目标选择是军事计划的关键要素之一。基于马尔科夫决策方法,解决具有复杂目标间关联的多阶段目标选择问题。使用与或树描述目标体系各层状态间的影响关联,并以目标体系整体失效为求解目的,建立了基于离散时间MDP的多阶段打击目标选择模型。在LRTDP算法基础上提出一种启发式方法,通过判断从当前目标体系状态到达体系失效状态的演化过程中的可能资源消耗和失败概率,来提供对当前状态的评估值,该方法能有效排除问题搜索空间中不能到达体系失效目的的中间状态,压缩了由于目标间复杂关联而增长的巨大状态空间。用实验验证了该方法有效性,实验结果表明,该方法直观实用,对目标间具有复杂关联关系的目标打击决策有一定参考价值。 相似文献