基于兵棋推演的联合侦察预警能力评估

联合侦察预警体系的能力指标是联合作战指挥员在作战筹划与指挥控制阶段关注的重要基础信息之一。根据联合作战指挥员对联合侦察预警能力分析评估需求,基于兵棋推演基础想定和实时推演数据,采用体系能力边界静态评估与实时作战效能评估相结合的方法,从宏观整体与局部细节不同层次系统全面地评估联合侦察预警体系作战能力,设计构建了联合侦察预警体系基本作战能力与实时作战效能评估两大类十五个具体评估指标,并对每一个评估指标的内涵、外延和计算方法进行了详细阐述;最后,基于兵棋推演基础想定和推演模型输出结果,设计并实现了联合侦察预警体系能力评估软件工具,为兵棋推演中面向指挥员的联合侦察预警能力评估提供了新思路和新方法。     

基于深度学习的跨语言文本情报分类方法研究

文本情报分类工作是情报分析领域的基础性工作。目前,文本情报分类工作通常面向单一语言,跨语言文本情报分类研究相对较少。针对跨语言文本情报分类问题,提出了“XLM-R+TextCNN”模型,通过基于大规模多语种语料训练的跨语言预训练模型(XLM-R)生成与具体语言表示形式无关的文本情报向量,将文本向量输入TextCNN模型,获取文本情报的类别特征,实现对跨语言文本情报的分类。以开源国防科技情报为基础,构建了跨语言文本情报分类数据集,并对模型进行了测试。实验表明,该模型在多项对比评测中,取得了不错的成绩,验证了本方法的可行性与有效性。