陆军人工智能专业人才培养

陆军的智能化建设与发展离不开专业化的陆军人工智能人才培养。本文分析了智能化技术对战争形态转换、装备演化、指挥决策优化的影响,论述了陆军培养军用人工智能专业人才的必要性,提出了军用人工智能专业人才的能力模型,依据该模型设计了基础课程体系。     

智能化边海防建设

随着新一代人工智能在军事领域的不断应用,智能化战争已经悄然来袭。边海防建设作为国防和军队建设重要一环,关系国家安全稳定。本文着眼于以人工智能为核心的新技术在边海防建设中的应用,对智能化边海防建设相关问题进行了探索研究,为边海防今后建设发展提供了理论参考依据。     

基于模糊神经网络的反鱼雷深弹作战决策

反鱼雷深弹武器是水面舰艇对抗鱼雷的一种新的反鱼雷武器,由它组成的鱼雷防御系统可以拦截潜艇发射的声自导鱼雷、线导鱼雷及尾流自导鱼雷.根据其作战使用特点,建立基于模糊神经网络的智能辅助决策系统,分析了其基本思想,具体实现过程,并应用实例加以验证.计算结果表明:该模糊神经网络模型具有一定的合理性和实用性.     

基于蚁群算法的被动目标定位算法

通过对蚁群算法的研究,用蚁群算法成功解决了无源测向定位中消除虚假点,对真实交点进行正确聚类的难题.并通过Matlab 仿真实验证明了该算法的有效性.同时该算法具有目标关联确率高、计算速度快、鲁棒性强等优点.     

美军推进人工智能军事应用的举措、挑战及启示

人工智能技术的发展加速了军事智能化的脚步。本文分析了美军在推进人工智能军事应用方面采取的一系列举措,如注重国家战略层面的顶层设计,出台一系列智能化发展战略规划;部署各类军事智能化研究项目,开展大数据、智能算法研究,促进人工智能技术向情报处理、无人作战平台、指挥控制、武器装备系统、作战方式变革的渗透转化;重视智能化技术的基础理论研究和人才培养,聚焦核心和关键技术的突破,夯实军事智能化发展的基础。阐述了美军在推进人工智能军事应用进程中面临的来自技术、信任、伦理等多方面的挑战,并从成熟算法民转军用、寻求认知智能算法突破、培养军事智能化复合型人才等角度提出几点启示。     

无人作战的人机融合：挑战与出路

无人作战对于人和机器两个要素的融合提出了巨大的挑战。一方面,无人作战独特的作战模式和作战环境对于自然人的能力素质构成严峻挑战,高度智能化的作战系统运行速度、海量的数据信息日益挑战人类的反应能力和决策能力,虚拟的、远程的、与现实战场隔绝的作战环境日益挑战人类的心理素质。另一方面,机器的高度智能化虽然有利于更好地发挥潜在的作战能力,但也不可避免地带来战争失控和道德沦丧的风险。破解人机两个维度的挑战,实现人与机器的深度融合,一方面要利用增强技术从物理、生理、心理三个层面加速提高人类的能力素质,另一方面是强化机器人的伦理安全设计,坚守人类对机器人的控制底线,规避机器人失控和战争“非人化”的道德风险。     

大数据在信息作战指挥决策中的运用

针对信息作战指挥决策中大数据的运用问题,通过对大数据的海量信息检索能力、交叉复现的分析能力、“全信息”运算能力、智能决策执行能力的研究,提出了大数据为其提供按需订制的情报信息、多元多维的决策视角、动态实时的决策支持、智能自主的决策方式的观点,初步探索了大数据在信息作战指挥决策中的运用,对将大数据引入信息作战指挥决策具有十分重要的指导意义。     

先期毁伤原则下武器单元的射击时机分配

以先期毁伤为原则,首次对武器单元的射击时机分配问题进行数学建模。提出一种使毁伤概率密度在时间上靠前分布的武器单元射击时机分配模型,在保证指定瞬时之前以期望概率毁伤目标的前提下,合理分配各武器单元的射击时机,实现对目标的尽早毁伤。根据射击时机分配模型中约束函数的单调性特点,提出一种改进的连续域蚁群算法,使算法自变量满足约束条件的"优良区域"开始搜索,采用搜索窗口平移的方法逐步寻找最好解,提高了算法的搜索速度。实例分析验证了模型和算法的有效性。     

自动控制系统故障诊断技术的发展与展望

通过将自动控制系统的故障诊断分为基于数学模型的方法、基于信号处理的方法和基于知识的方法三大类进行讨论,得出了故障诊断技术的发展概况与发展趋势。进一步给出了故障诊断技术典型新应用,并指出了故障诊断技术中存在的问题和未来的研究重点。     

一种无师训练的模糊极小极大人工神经网络

提出了一种无师训练的fuzzymin max人工神经网络,它兼有一般fuzzymin max网与ART2网的优点,既弥补了fuzzymin max网不能自适应在线学习新类的缺陷,又消除了ART2网警戒门限过高的弊病.经模式识别仿真对比,对同样的输入数据,文中提出的网络用较低的警戒门限值即可达到ART2用很高的警戒门限值才能达到的分类效果,且计算量大大减少.得到的结论是:对模式识别而言,文中提出的网络比fuzzymin max网和ART2网更具有实用价值.