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。     

空中目标作战任务智能判识方法研究

为从动态、时序变化的战场态势中准确迅速地判识出空中目标的作战任务,运用深度学习理论构建作战任务智能判识模型。在门控循环单元网络的基础上,引入双向传播机制构建多层网络,学习作战任务的时序特征;采用残差机制防止出现由于神经网络层数加深导致模型性能退化问题;运用注意力机制,捕捉相互关联的重要态势特征,将先验知识与多层神经网络的输出相融合,确保在获得时序信息较短时对作战任务判识的准确性。实验表明,该方法可以有效地判识空中目标的作战任务。     

基于复杂网络的城市联合反恐怖行动模型研究

利用复杂网络理论,研究城市反恐怖行动中,军警等多方反恐怖分队作战的协同关系,以G市反恐怖演练为背景,应用树状网络、WS小世界网络和无标度网络分别构建联合反恐怖行动分队间无协同的传统结构模型、仅情报共享的信息融合结构模型、仅突击手协同的火力协同结构模型和情报共享+突击手协同的一体化结构模型,分析城市反恐怖行动模型的静态特性指标和网络化效能系数,对比四种模型的作战效能,为提升城市反恐怖实战中军警联合处置任务能力提供保障。     

基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障诊断方法

利用网络撕裂法逐层将复杂装备撕裂为较为简单的单元,并充分利用粗糙集和神经网络融合方法的优点进行故障诊断。提出了基于粗糙神经网络的网络撕裂故障诊断方法,总结出基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障算法流程图。以L-F滤波器为例进行实验,结果证明:该算法明显优于普通的基于粗糙神经网络的故障诊断方法,网络结构得到简化,训练速度得到加快。     

分层任务网络在UCAV规划中的应用

无人战斗机任务规划对提高它的生存能力、突防能力、作战效能具有重要意义.分层任务网络规划是一个有效的规划方法,HTNP的最大好处在于,搜索受控于细心设计的方法.在某种意义上讲,一个HTN规划器只描述了如何使用操作,给实际使用带来了困难.在HTNP中引入目标协调机制、禁忌表等,将原有"离线"式方法变为"在线"式方法,提高了方法的适应性能.可以根据情况的变化,随时生成新的规划,降低了预先设计方法的数量,从而降低工程实施的难度.     

动态网络中的最短路径改进算法

本文在对动态网络进行理论分析的基础上,指出动态网络中可能出现的非FIFO弧是传统最短路径算法无法求得最优解的原因;通过对非FIFO弧进行理论分析,提出了等待时域和最佳出发时间理论,并将非FIFO弧变换成FIFO弧,给出了改进的Dijkstra算法。对比实验结果证明,该算法可以有效求得动态网络最短路径问题的最优解。     

从网络信息科技的发展看指挥与控制学科的使命

从网络信息科技全局发展的角度论述指挥与控制学科的作用及其在信息时代的重要地位,具体介绍了指挥与控制科学的时代发展对军事、科技、社会影响和面临的挑战,针对我国特点提出了指挥与控制学科建设的若干建议.     

基于BP网络的坦克火力性能评价模型

应用神经网络理论与方法建立了坦克火力性能比较的BP网络模型,利用MATLAB中神经网络工具箱对国内外几种代表性坦克的火力性能进行比较.结果表明,BP神经网络模型能很好地解决评价因子与装备性能之间的非线性关系,评价坦克火力性能简便可靠,客观性强.     

舰艇编队作战指挥系统构想

未来海战模式由"平台中心战"转向"网络中心战"这一变化必然对海军舰艇编队作战指挥提出新要求.探讨了在信息战条件下,以网络化的编队通信网为基础,以区域无缝的探测网络为耳目,以编队火力和综合电子对抗技术为主要打击手段,以网络化指挥控制为核心的海军舰艇编队作战指挥系统的体系构成,并描述了其组成结构和主要功能.该构想的实现可极大提高舰艇编队在现代海战中的作战能力.     

基于分层贝叶斯网络的反潜编队对潜威胁估计

应用贝叶斯网络模型进行威胁估计是当前研究的热点和难点。提出了应用分层贝叶斯网络模型构建威胁估计网络,用于估计反潜编队对潜威胁等级。首先,对分层贝叶斯网络模型进行了简要的阐述,并对利用该模型进行威胁估计的可行性进行了分析。其次,分析了反潜编队对潜威胁产生的原因和机理,在此基础上,构建了威胁估计网络。最后,通过算例仿真验证了威胁估计网络的有效性。