专家系统是怎样动作的?

专家系统又称知识系统,它在两个方面不同于传统的计算机。第一,专家软件不划分应用程序和操作系统,其次,它是由知识库和推理机组成。知识库包含事实和特定问题的规则;推理机则计算各条规则的值。高级的专家系统常常把元规则与与问题有关的规则分开。由于元规则决定推理机调用问题规则的策略,所以元规则与问题规则分开,增加了系统的灵活性。     

武器装备运用知识表示方法及其仿真教学应用

根据武器装备运用仿真教学系统的需求和特点,设计了基于领域本体的知识库为教学系统的知识表示提供支持。对武器装备运用领域的知识、知识表示和知识表示的方法进行了概要叙述和归纳分析。结合本体技术,参考现有的多种概念模型,根据领域专家提供的武器装备运用的数据、信息和经验,提取了武器装备运用的核心知识要点,构建了武器装备运用的领域知识模型,设计并实现了关于武器装备运用的知识库。介绍了仿真教学系统的功能、结构和武器装备体系运用规则专家系统模块,证明了所设计的知识库可以较好的应用于仿真教学系统。     

考虑专家可靠性与属性权重差异的不完备型多属性群决策方法

为了解决现有研究因尚未考虑专家可靠性与属性权重之间差异而容易造成不完备型多属性群决策失效的问题,首先遵循证据推理方法的建模架构描述了不完备型多属性群决策问题并界定了合取、析取等相关概念,然后从相对性和绝对性视角对属性权重和专家可靠性予以区分,提出了基于合取规则、采用非补偿性策略融合不同专家推断信息的命题和定理,以及基于析取规则、采用补偿性策略融合不同属性推断信息的命题和定理,在此基础上结合"先专家后属性"和"先属性后专家"两种融合策略构建了评价等级效用确定模型以及开展该类决策的方法步骤,最后通过数值对比分析验证了提出方法的科学性和可行性。     

基于框架的面向对象的雷达系统方案设计知识表示

本文提出了利用基于框架的面向对象技术表示雷达系统方案设计的知识。这种知识表达方法,将规则与过程性设计知识及设计对象框架表示相结合,具有较强的知识综合表达能力,并采用这种表示语言,建立了用于相控阵雷达系统方案设计支持系统知识库。     

基于RS-ANFIS的雷达抗干扰性能评估方法

雷达抗干扰性能评估是雷达系统研制、引进、装备过程中必要的环节. 如何综合评估复杂电磁环境下的雷达抗干扰性能评估已成为研究的重点. 针对现有雷达抗干扰性能评估方法的特点和局限性, 提出了一种基于粗糙集-自适应神经网络模糊推理系统(RS-ANFIS)的性能评估方法. 首先, 针对原始样本数据的不完备性和不确定性, 采用粗糙集理论对原始样本数据进行数据归一化、 离散化、属性约简处理, 并得到覆盖原始样本特征的最小规则集. 其次, 建立了基于ANFIS的Sugeno型性能评估模型, 设计了评估变量的隶属度函数和推理规则, 确定了评估网络各层输入输出关系以及网络学习算法. 最后, 以12组雷达抗干扰性能评估指标为例进行算法模型验证, 表明了方法的可行性和模型的有效性. 实验结果表明, 该方法能够有效改进网络结构, 提高雷达抗干扰性能评估结果的可信度.     

基于本体的装备故障知识库构建

从装备故障知识库构建的重要性和现有故障知识表示方法存在的不足出发,将本体概念引入到装备故障知识库的构建中,分析了本体与知识库的关系以及装备故障知识的特点,提出了装备故障知识库的结构组成,设计了完整的知识库构建方法,描述了各步骤的具体构建过程,并详细阐述了基于规则的语义推理关键技术,实现了装备故障知识库的构建,也为其他领域知识库的构建提供了方法和技术路线。     

超宽带雷达目标及环境仿真技术的研究

超宽带雷达是一种用途广泛的新体制雷达,它与经典雷达有着很大的差异。为了有效地分析和设计超宽带雷达系统,有必要建立超宽带雷达系统模型。雷达系统建模中最重要的工作是仿真雷达目标及环境。本文,我们基于时域有限差分法(FDTD),提出了一种雷达目标的仿真算法,并根据这种算法,仿真了几种简单几何形状的雷达目标实例。在第三节,介绍了一种仿真超宽带海杂波的方法。     

边扫描边跟踪雷达系统建模与仿真

利用系统仿真工具进行雷达系统建模与仿真，可以经济、方便、高效地实现雷达系统的性能评估、方案论证等工作，大大提高设计的可靠性，保证产品在最高层次上的正确性和所设计的产品获得最佳性能，并可缩短设计周期，降低开发成本。这里以边扫描边跟踪雷达系统的仿真为例，建立了边扫描边跟踪雷达的全数字仿真系统，该系统可以模拟雷达目标回波、欺骗性干扰、杂波等信号，完成对目标的搜索，得到了运动目标的距离、速度和角度等信息，并完成了对目标的跟踪，最后对系统输出的距离、速度和角度等信息做了精度分析。     

基于知识的产品开发集成系统研究与应用

研究了基于知识的产品开发集成系统的关键技术、应用架构、技术开发与应用实现等方面的内容，提出了基于知识的产品开发集成系统体系结构，原型系统功能构架体系结构，产品开发流程描述，在研究分析设计知识定义及基于“规则 实例”的包括加权频率属性约简等算法的推理机制的基础上，构建知识库系统，进行基于知识的产品开发集成系统集成平台的开发与应用实现，实现的原型系统具有机械设计和电子设计集成智能辅助功能。     

面向并行工程的知识库校验模型与方法研究

主要研究并行工程知识管理中底层领域知识的分析和验证问题 .将 Petri网技术应用于领域知识库的建模和分析 ,基于高级网系统给出了知识库各种异常现象 (包括 :规则冗余、规则冲突、循环规则等 )检测的建模技术和验证方法 .     

雷达组网中联合数据关联与偏差估计方法研究

针对雷达组网目标跟踪系统中,单雷达系统偏差严重影响多雷达航迹数据关联及融合跟踪质量的问题,提出了一种联合数据关联与系统偏差估计的方法。该方法利用对雷达系统偏差不敏感的新特征量———目标参照拓扑对多雷达航迹进行自适应的预关联,然后根据关联质量选择可靠的关联航迹对作为雷达系统偏差估计的先验信息,最后应用递归最小二乘算法进行偏差估计,估计结果可为预关联过程提供依据。在无需外界提供关联先验信息的情形下,该方法实现了对静态系统偏差的在线估计,从而可以进行及时的校准,保证了后续数据处理的有效性,具有很高的工程应用价值。仿真结果表明了该方法的有效性。     

雷达系统模拟技术

一、概述 (一)什么是雷达系统模拟? 雷达系统模拟是现代数字模拟技术与雷达技术相结合的产物。所谓雷达系统模拟就是用计算机软件来建立雷达系统的模型,然后在数字计算机上复现雷达系统的动态工作过程。这里所指的“复现雷达系统的动态工作过程”有三个含义:(1)模拟的对象(即模拟的目的系统)是雷达系统,它包括雷达     

基于主元分析及粗糙集的多变量决策树构造方法

为解决故障诊断中单一方法难于处理大规模、多变量数据信息的问题,提出了一种利用主元分析方法和粗糙集理论相结合的多变量决策树构造方法.该方法利用主元分析对历史数据进行降维、去噪处理,得到由主元变量组成的决策信息.通过粗糙集理论中核属性和相对泛化的概念对此决策信息进行属性选择和样本集划分,构造出多变量决策树,并建立诊断规则知识库.基于汽轮机发电机组的轴系振动故障分析的实例验证了此方法的正确性,与其他方法相比较具有规模小、诊断规则易于提取的特点.     

脉冲多卜勒雷达信号处理系统的仿真

利用系统仿真工具进行雷达系统建模与仿真，可以高效地完成系统的方案论证和性能评估，将雷达系统设计人员从繁重的设计工作中解脱出来，使雷达系统的设计更加方便，高效和优化，能够大大提高设计的可靠性，并可缩短设计周期，降低开发成本，本文以一部脉冲多卜勒雷达信号处理系统的仿真为例，说明了雷达信号处理系统的仿真过程及性能评估方法。     

雷达信号处理方法

现代雷达信号处理的目的是改进雷达系统检测和测量的精确性和可靠性。雷达系统除了接收所希望的信号以外,还会接收干扰和噪声信号,其中许多信号可能是相当强的。接收机和有关的元件也会产生噪声。同时,在一系统中是希望的信号,而在另一系统中则可能成为干扰。例如,暴风雨的回波在气象雷达中是希望的信号,而在防御系统跟踪雷达中则成为一种骚扰。     

有约束指导的粗集决策表属性约简算法

粗集理论通过对原始决策表的约简获取规则知识,其核心部分是属性约简.本文在结合两种基本属性约简算法优点的基础上提出了有约束指导的属性约简算法,并给出了算法的详细步骤.该算法通过专家经验的约束指导避免了对属性之间随机组合情况的搜索,可以提高求解速度.仿真试验验证了该方法的有效性和优越性.应用该算法处理一组生产调度数据以获取调度规则,结果显示能较好的与生产实际相吻合,这进一步验证了算法的实用性.     

一种宽带雷达系统通道误差校正方法

在不改动宽带雷达内定标系统硬件的情况下,提出了一种校正宽带雷达系统传递函数误差及IQ失配的正交解调误差的新方法。通过对雷达系统通道误差特点的分析,采用正负调频率的线性调频信号作为定标信号获取雷达系统传递函数,以此构建雷达回波校正函数并对雷达接收回波进行误差校正。在定标系统和雷达回波存在噪声的情况下,分析了雷达系统输出信号经本文方法校正后对其进行脉冲压缩后的信噪比。仿真实验验证了方法的有效性。     

基于知识的仿真模型的验证方法

仿真模型的验证研究的是模型的可信度问题。由于模型验证需要关于真实系统,建模理论以及数据分析等多方面的知识,基于知识的智能化方法适合于仿真模型的自动验证。这类方法是建立在三个知识库的基础上的:存储验证相关知识的验证知识库(VKB),用于智能推理和决策的决策知识库(DKB),以及由各类验证算法所构成的验证技术库(VTB)。通过分析验证知识库的验证域,系统选择合理的验证技术和相关的验证过程。在此基础上,系统自动设计仿真实验,获得运行结果,并自动分析数据,执行验证过程,生成验证报告。此外,我们也讨论了验证相关知识的获取过程和细节。     

基于遗传模糊系统的兵棋推演关键点推理方法

近年来,基于人工智能技术的自动化作战推演越发受到重视,但是由于有效地采集作战推演数据难度较大,许多依赖数据学习的人工智能技术效果不佳。在结合专家知识和作战推演数据的基础上研究作战推演中的人工智能技术,是一种可行的替代方案。为此,立足兵棋推演设计了关键点推理遗传模糊系统(genetic fuzzy system, GFS)框架,有效整合了对兵棋专家知识的建模和对兵棋复盘数据的学习,从而提高了关键点的推理质量。进一步以安全点为例,构建了安全点推理GFS,在初始化模糊系统规则库的基础上,通过合理设计遗传算法中的参数编码、适应度函数、遗传算子等,实现了安全点推理模糊系统的遗传调优算法。最后,通过实验仿真展示了所提方法的可行性和实用性。     

基于遗传模糊系统的兵棋推演关键点推理方法

近年来,基于人工智能技术的自动化作战推演越发受到重视,但是由于有效地采集作战推演数据难度较大,许多依赖数据学习的人工智能技术效果不佳。在结合专家知识和作战推演数据的基础上研究作战推演中的人工智能技术,是一种可行的替代方案。为此,立足兵棋推演设计了关键点推理遗传模糊系统(genetic fuzzy system, GFS)框架,有效整合了对兵棋专家知识的建模和对兵棋复盘数据的学习,从而提高了关键点的推理质量。进一步以安全点为例,构建了安全点推理GFS,在初始化模糊系统规则库的基础上,通过合理设计遗传算法中的参数编码、适应度函数、遗传算子等,实现了安全点推理模糊系统的遗传调优算法。最后,通过实验仿真展示了所提方法的可行性和实用性。