基于贝叶斯网络的反舰导弹身份识别

为了解决反舰导弹身份识别所面临的实时性和信息不确定性问题,提出了采用贝叶斯网络识别反舰导弹的方法。设计了4种贝叶斯网络分类器,分别在导弹仿真数据集和UCI数据集上作了测试,比较了它们各自的分类性能。实验结果表明,朴素贝叶斯网络的分类准确率虽然比其它分类器稍低,但它简单有效,稳健性比其它分类器都好,可用于反舰导弹身份的实时识别。     

炮兵部队网络火力战问题研究

针对目前炮兵部队装备建设基础薄弱、炮种多、作战协调复杂的现状,依据计算机网络相关理论建立了炮兵部队网络火力战体系结构,同时运用梅卡夫定理对炮兵部队网络火力战体系的作战威力和协同能力进行了分析评估,并进行了作战运用分析。经过评估,炮兵部队网络火力战体系将大大提高炮兵部队的协同作战能力。     

知识图谱的预警探测体系探测效能贝叶斯评估方法

战争中,预警探测体系作为典型的复杂系统,其探测效能发挥情况的有效评估一直是亟需人们研究解决的重要现实问题。突破了传统效能评估方法的局限,在分析了知识图谱技术、贝叶斯评估方法基本原理的基础上,提出了基于两者综合运用的预警探测体系探测效能评估新方法,利用专家知识和实验数据构建知识图谱,并进一步使用贝叶斯网络方法实施知识推理,从而实现了体系探测效能评估。通过构建具体作战场景,验证了所提方法的有效性,并基于推演数据分析了所提方法的评估情况。     

装备网络安全靶场架构设计研究

借鉴美国网络空间靶场建设思路,分析国内网络靶场建设基本情况,对靶场框架目标和框架能力进行了描述,分析了涉及靶场建设的5项关键技术,按照统一规划、技术先进性、通用性、可扩展性原则进行结构设计和功能设计,根据靶场实际需求和资源现状,采用云平台和虚拟化技术,对装备网络安全靶场进行分层设计,为满足靶场内场试验与外场试验需求,预留目标模拟和实装接入接口。     

作战体系评估指标体系结构构建方法

为满足作战体系能力评估的要求,综合利用网络层次分析法(Analytic Network Process,ANP)和实证性方法,设计了兼顾作战评估和体系评估要求的指标体系结构,并给出了用于评估的流程.应用案例表明,设计的指标体系结构能够对作战进程进行合理有效描述,可以体现作战体系的制胜机理,满足评估使用条件.     

数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。     

隐蔽的网络服务连接美军向分布式水下双向通信和传感器网络发展

为潜艇提供寻呼系统的一次性单向通道浮标正在太平洋经受技术演示。美国海军认为浮标有可能成为无线电频率卫星和声学通信之间的近期接口。这种寻呼系统用于确保潜艇按速度和深度通信。