基于扩展HTN规划的作战任务分析方法

任务分析是一个认识和了解任务本质的过程,作为作战计划拟制过程中的一个核心环节,作战任务分析的结论是否准确决定着作战计划的好与坏,并影响战争的结局。为了解决目前任务分析没有统一的标准及合适方法的问题,分析了层级任务网络(HTN)在任务分析中的不足之处,给出了OOR框架进行任务细化的方法和步骤,将其作为领域知识引入HTN规划,为任务分析提供了一个有效的方法,并设计了图元素用于表示任务树中任务之间的层级关系以及时序逻辑关系。最后以空间信息支援作战为例,验证了方法的可行性和有效性。     

基于效果的联合作战行动规划研究

联合作战行动规划是依据联合作战的使命和资源约束建立完成使命的最佳行动过程,通过对交战环境状态、交战主体的资源能力状态、行动、事件和效果的定义,结合人工智能领域解决"计划"问题的研究、军事领域基于效果的作战思想提出了联合作战行动规划模型及策略优选方法.模型结合了马尔可夫决策过程和贝叶斯网络技术来求解交战主体的最优策略,对联合作战设计具有适应性的行动策略做出的初步尝试.     

基于统计回归模型的突发事件网络舆情研究

突发事件网络舆情传播速度快,在较短的时间内能够引起社会大众的广泛关注,产生较大的影响.通过利用突发事件网络舆情传播规律和酶促反应相似的机理,构建统计回归模型来研究分析突发事件网络舆情的规律,并通过实例进行论证,以期为政府应对突发事件网络舆情提供参考.     

复杂网络波动扩展衍射欠定采样预测模型

复杂网络环境中对网络波动的准确预测可以有效监测网络环境,防范网络入侵和拥堵。由于在复杂网络受到干扰的可能性更大,其网络波动具有扩展衍射特征,不可预测性强。传统方法中采用自回归移动平均模型进行复杂网络波形预测算法设计,在波动信号的时频重叠调制过程中未能纳入杂波先验信息,波动序列的扩展衍射特征形成欠定采样,预测效果不好。提出基于空间扩展自回归移动平均模型的复杂网络波动欠定预测算法,采用LTE线性均衡滤波,进行降噪去除杂波干扰,提取波动序列的扩展衍射特征形成欠定采样样本序列,设计网络波动时空序列扩展衍射点阵,准确预测网络波动的参数信息。以病毒入侵,网络监听和拥塞堵塞等波动产生模型为实例,进行仿真实验,结果表明该算法具有较高预测精度,监测点波动误差较小,实现复杂网络波动状态的动态跟踪和评估。     

基于粗糙集理论的飞行轨迹识别

针对飞行轨迹人工识别对专家经验依赖性强,识别准确率不稳定的问题,提出一种基于粗糙集理论的飞行轨迹识别方法。首先,对飞行轨迹进行特征提取,获取用于轨迹类别判定的条件属性和决策属性;其次,利用模糊自组织神经网络对飞行轨迹决策表离散化,采用启发式遗传约简算法对条件属性约简,消除了冗余属性对识别结果的影响;最后,利用实际飞参数据进行轨迹识别,结果证明该方法准确有效。     

网络中心战概念及其空战应用研究

介绍了网络中心战的基本概念和基本结构,分析了网络中心战的理论假设,技术要求和它的特点;并研究了网络中心战在空战中的应用问题。研究显示网络中心战对提高信息的利用和飞机的作战效能是十分有效的。网络中心战指出了一种在信息时代完成作战任务的思路,网络中心战将是世界各国未来战略计划的基石。     

自由环境下网络数据采集与分析

以小波分析的原理与算法为基础提出一种新的自由环境下网络数据采集与分析方法,使用这种方法可以监测网络的状态、数据流动情况以及网络上传递的信息。当信息以数据流的形式在网络上传输时,在互联网的入口处设置监测系统,便可以源源不断地将网上传输的信息截获。通过该监控技术可以任意采集和分析因特网上的各种信息,如网页访问http,电子邮件email,Telnet,Ftp等,以及这些信息中的用户名和密码,并对采集到的数据进行分析和还原。一旦发现有黑客行为、恐怖分子信息、邪教信息、反民族信息等非法信息,技术系统会自动捕获,并将有关的信息(包括:非法信息来源的IP地址、目的地址等)发送至监控中心,监控中心根据需要可通过功能设定,对非法可疑的IP地址锁定实施24小时自动跟踪。从而及时发现网络犯罪,保护网络与信息安全。     

岩棉板增强网薄抹灰外墙外保温系统研究

岩棉板是一种优质高效的外墙外保温材料,它具有良好的保温隔热、吸声、隔声性能,是目前世界上应用范围最广的外墙外保温材料。但是,由于我国前期生产的岩棉板有抗剥离强度小、吸水性大等缺点,从而影响了其在外保温中的推广应用。本研究采用的技术是选用优质高强度岩棉板,采用先进的增强网锚固技术、现浇技术及外保护沙浆抗裂技术,成功地解决了目前国内岩棉板在建筑外墙外保温中应用的技术问题。     

基于PCA和BP神经网络的水下目标识别方法研究

针对被动声纳信号的特点,提出了基于信号线谱特征的主成分分析(PCA)特征选择方法,其优点是从复杂的目标信号中提取目标的特有信息,降低了目标特征维数.将此方法用于实录的三类水下目标数据,采用BP神经网络对目标进行识别分类,仿真结果说明了所提出的方法的正确性和有效性.     

基于神经网络的材料非稳态疲劳损伤可靠性研究

疲劳累积损伤是一个非稳态能耗过程,可以用遗传算法优化后的3层2 7 1BP神经网络来描述疲劳损伤的非线关系,经仿真验证表明,该神经网络具有较高的精度和泛化能力.通过对材料疲劳损伤临界值和载荷的分散性的分析研究,建立了疲劳失效动态准则,并运用蒙特卡罗随机抽样法对材料疲劳寿命的可靠性进行了仿真验证;对调质45号钢在随机载荷和2级载荷作用下,进行了疲劳寿命可靠性仿真计算,仿真结果与实验结果和理论分析比较吻合.