模糊离散动态贝叶斯网络的目标威胁等级评估

动态贝叶斯网络作为一种智能推理工具在处理不确定推理问题中显示出强大的生命力,但是存在难于处理连续变量的推理问题。将模糊理论与动态贝叶斯网络相结合,提出一种模糊分类的方法,将连续变量模糊分类为动态贝叶斯网络能够应用的证据信息用于推理,并建立目标威胁等级评估模型,应用直接推理算法对该网络进行推理。仿真结果表明,该分类方法与动态贝叶斯网络结合能够很好地处理连续变量推理的问题。     

PTL 证明器的实现技术

基于文［１０］中的理论,我们用Ｔｕｒｂｏ─ｐｒｏｌｏｇ编程,在３８６微机上成功地实现了命题时态逻辑定理的证明器。该证明器在处理ｎｅｘｔ幂次、归纳、归结、◇（ｘ∧ｙ）、ｕｎｔｉｌ　等方面,均有独到之处。这些方面,克服了以往工作的不足。证明器界面友好、速度快、能力强。     

大型卫星地面站故障诊断的增强分层有向图方法

为了解决传统分层有向图模型在卫星地面站故障诊断面临的问题,提出了基于增强分层有向图模型的故障诊断方法。在建模过程中,考虑到卫星地面站故障征兆多、建模复杂,依据各设备工作状态的故障传播方式合并同类节点,以减小模型规模;同时,在模型中加入节点有效性使能函数,克服传统分层有向图模型中设备主备切换导致系统结构发生改变时需要重新建模的问题。在故障诊断推理过程中,采用反向回溯和正向推理相结合的方法减小故障源搜索空间,并基于各节点被搜索次数给出故障概率,提高诊断效率。以北斗卫星无线电测定业务地面站为例对单故障和多故障报警场景下的故障诊断方法进行了验证。结果表明,基于增强分层有向图模型的故障诊断方法可以提高故障诊断的准确率和全面性。     

军事通信领域上下文本体建模及不确定性推理＊

为支持军事通信业务的智能化,研究了军事通信业务上下文信息的表示和推理,提出了一种表示业务上下文信息的语法结构、语义以及上下文元信息的本体建模方法。并利用贝叶斯网络理论,提出了一种支持不确定性推理的业务上下文认知模型的构建方法,最后通过案例分析验证了模型和结论的合理性。     

多任务时间规划冲突检测方法

摘要：针对多任务的时间规划问题,基于Simple Temporal Networks(STN)时态表示模型和时态推理方法,提出了一种时间冲突检测的智能方法,并对该方法给予了数学证明。实验表明,该方法能够检测出基于STN表示的作战方案的时间冲突,并对任务时间规划提供参考范围,可有效辅助指挥员快速制定作战方案的时间规划。     

基于知识的某新型地空导弹装备的故障智能诊断

为保障系统可靠运行,及时正确地对系统的各种异常状态或故障状态做出诊断,提出一种基于知识的智能诊断方法,并运用该方法建立一个故障分析和诊断系统;在故障树层次诊断模型的基础上,形成了综合模糊推理和规则推理的混合推理方法.通过具体实例表明,采用该方法是可行的.     

基于黑板模型的分布式协同任务决策方法研究

基于黑板模型的分布式指挥控制网络为未来复杂环境下海战中多平台间的高效协同提供了新思路,通过构建应用于多航母群联合海战的分布式协同网络,对多航母群联合海战下的系统负载进行了研究,建立了一种多平台任务决策的数学模型,采用嵌套遗传算法进行了仿真求解,得到了理想的任务决策方案。最后对由于目标函数中内部负载权重系数不同取值所引起的不同任务决策结果进行了比较,验证了将基于黑板模型的分布式协同网络应用于多航母海战协同决策的科学性,为分布式海战协同决策网络的后续研究工作奠定了基础。     

基于模糊集和证据推理方法的武器系统可靠性评估

提出了一种评估武器系统可靠性的新方法。在这种方法中,武器系统中各组成部分及零部件的可靠性用模糊语言变量来表示,利用证据推理方法合成各子系统零部件的可靠性评估结果,提高了各子系统的可靠性水平。文中以某高炮系统的可靠性评估阐述了该方法的应用情况     

矢量图形的知识获取与XML文档的智能生成

提出了一种从矢量图形中抽取出图元关联规则知识,利用正向知识推理来完成整个图形中图元的搜索,并获取各个图元信息智能生成文本信息的方法。这是一种通用的图文转换的智能生成方法,不同类型的矢量图形只需更换图元关联知识,都能利用知识推理方法智能生成XML(ExtensibleMarkupLanguage)文本。通过舰艇编队突击方案图转换成突击方案XML文本的实例进行了说明。     

基于模糊时间Petri网的决策融合模型及时间推理

针对常规导弹旅作战指挥决策过程中伴随大量随机、并发情况的特点,提出利用线性逻辑给出的模糊时间Petri网来描述作战指挥决策融合过程。通过建立相应的FTPN模型,并利用时间推理的方法来分析模糊时间Petri网的运行行为,说明其在作战指挥决策融合中的应用。