面向态势估计的多代理规划识别模型的研究

态势估计问题是数据融合的高层部分,如何有效的评估态势进而推理出敌军的目的、意图是要解决的问题;而在战役对象多、机动复杂的情况下如何推理更是一个待解决的问题。通过应用多代理规划识别理论,建立态势评估的推理框架,进而推出解决态势融合的推理算法。     

基于云端架构的核生化态势感知系统

目前,核生化态势感知系统不具备大数据处理能力,并且不同节点的态势感知信息不对称。为了解决这种不足,引入云端架构,构建了基于"云-端"架构的核生化态势感知系统。该系统"云"、"端"结合,在确保传统功能实现的前提下,提升了传统的数据处理能力,并生成全域战场核生化态势"一张图",为各级作战指挥员作出正确的指挥决策提供了强有力的保障支持。     

基于K-Means聚类算法的空中态势威胁挖掘

战场环境复杂多样,各种探测手段层出不穷,空中威胁属性指标种类繁多,增大了指挥员对空中态势威胁分析难度。正确、快速地对空中态势进行威胁分析,将给战场部署提供有效的决策依据。建立基于K-Means聚类算法的空中目标威胁等级聚类模型,通过对空中目标威胁属性特征的数据进行分析,对威胁目标聚类进行深度挖掘,将目标威胁等级问题转化为最优聚类问题。实例分析表明该算法在对威胁目标等级聚类中有效,提高了目标威胁等级聚类的可靠性、精确性。     

分布式多平台态势一致性的实现机制

联合作战是现代战争的主要作战形式,参与联合作战的平台之间需要进行情报共享,形成协同一致的战场态势图。重点研究了Link16在分布式多平台之间实现态势一致性的机制,分析了其总体思路、采用的处理流程和方法、使用的消息种类、存在的问题和不足,并结合我军实际,提出了分布式多平台态势一致性的系统架构和实现方法。     

综合战场态势组件化表达模型研究?

战场态势是控制作战节奏、把握战斗进程的重要手段。借鉴组件化建模的思想,采用组件组合描述态势要素的方式,提出了一种崭新的战场态势表达模型。该模型构建了以态势图层为中心的管理机制、以“态”表达组件和“势”表达组件进行组合描述态势要素的建模机制和以图层服务为手段的功能扩展机制,可以显著增强战场态势显示的灵活性和提高系统功能的可扩展性。     

秉承“七个坚持” 共绘“十三五”画卷

二师、铁门关市具有区位条件、资源禀赋、产业基础等优势,今后5年将继续坚持"四个全面"战略布局,围绕维护新疆社会稳定和实现长治久安总目标,充分发挥"稳定器、大熔炉、示范区"作用,争做兵团在南疆发展的排头兵,把其建成连接南北疆的重要纽带、南疆兵团重要的战略支撑点和经济增长极,力争全面建成小康社会走在兵团的前列。坚持固本强基,发挥好特殊作用。始终牢记和切实落实维稳戍边的第一责任,统筹布局、全面协同、重点突破、整体推进,加强顶层设计、突     

基于强化学习的多对多拦截目标分配方法

针对空中对抗环境中多对多拦截的武器目标分配问题,提出了一种基于强化学习的多目标智能分配方法。在多对多拦截交战场景下,基于交战态势评估构建了目标分配的数学模型。通过引入目标威胁程度和拦截有效程度的概念,充分反映了各目标的拦截紧迫性和各拦截器的拦截能力表征,从而全面评估了攻防双方的交战态势。在目标分配模型的基础上,将目标分配问题构建为马尔可夫决策过程,并采用基于深度Q网络的强化学习算法训练求解。依靠环境交互下的自学习和奖励机制,有效实现了最优分配方案的动态生成。通过数学仿真构建多对多拦截场景,并验证了该方法的有效性,经训练后的目标分配方法能够满足多对多拦截中连续动态的任务分配要求。     

军事行政消耗性支出的效应分析

文章通过理论与模型相结合的方法,分析了军事行政消耗性支出的经济效应、社会效应、归宿效应,得出了在保证军队发展的基础上维持军事行政消耗性支出的稳定增长、但规模应尽量压缩的结论。     

虚拟物理人工智能多粒度水下态势感知研究

在分析水下多平台集群可变粒度态势感知发展的基础上,研究了多粒度水下态势感知的体系范畴提升及时空演进同步问题,提出虚拟物理人工智能多粒度水下态势感知原理及方法。通过内嵌多物理知识和上下文情景模型的动态虚拟物理神经网络,以时空数据与情景信息为驱动,实现了跨领域多粒度水下态势感知及跨时空同步态势演进分析,为有效遂行水下攻防对抗任务提供协同智能决策支持。理论分析及数值结果表明,多粒度水下态势感知及其同步态势演进分析可以通过有效融合集群资源,增强信息优势并动态优化所涵盖的功能领域和时空规模。所提出的原理及方法可为水下立体攻防体系的构建和发展提供理论依据与技术参考。