一种基于智能中间件的综合GDSS框架模型

针对群体决策分析的过程和特点,在传统中间件的基础上,增加知识库的相关内容和方法,获得一个由中央处理单元、辅助选择、功能组合平台和知识库交互平台构成的智能中间件,并提出一个基于智能中间件的综合群体决策支持系统框架模型。在该框架模型中,将知识发现、知识管理和群体决策支持系统相互结合,集智能中间件、知识发现技术于一体,系统分为三个层面:用户层、管理层和分析层,分别对应于用户交互、知识管理和知识挖掘三个平台,并给出了三个平台的框架结构和功能。最后,通过具体实例讨论了该系统框架模型的应用。     

创建智能体系统的软件工程方法研究

研究作为数字世界中计算和应用软件系统构造单元的软件智能体构建与开发。提出由 (1)智能体理论模型 ;(2 )以之为概念框架的软件系统逻辑结构模型 ;(3)基于结构模型 ,采用统一建模语言UML实现的应用程序框架三部分组成的方法体系。这三个部分既具有内在机理联系又有过程时序约束 ,它们分别支持软件工程的分析、设计与实现各阶段。预期该方法体系的成功运用将有利于软件智能体系统开发的规范化和标准化 ,进而提高智能体系统开发效率并促进成果共享和软件重用     

基于物联网的河湖水系连通水质水量智能调控及应急处置系统研究

总结分析了河湖水系连通工程水质安全保障中亟需解决的科技难题,凝练出制约水质水量智能调控及应急处置系统建设的技术瓶颈,从物联网理念出发,提出由实时感知层、水信互联层、智慧决策层组成的河湖水系连通工程水质水量智能调控及应急处置系统总体框架,该系统具备智能感知、智能仿真、智能诊断、智能预警、智能调度、智能处置、智能控制等服务功能.     

面向复杂仿真因果追溯的行为建模方法

基于行为建模的因果追溯方法是解决复杂仿真分析中因果关系追溯问题的一种思想。该思想依据仿真系统运行结果数据,重新构建描述因果关系的行为模型,并基于这些行为模型进行因果追溯。为了建立良好有效的行为模型支持追溯,首先介绍了因果关系的概念及其结构描述;然后将追溯划分为三个层次:系统表层、系统深层以及组合层,最后选取事件图行为模型为基本模型,按照这些层次分别对其进行扩展,从而获得不同层次的行为建模方法支持因果关系的描述和建模。     

基于产品生命周期主线的汽车制造企业发展模式

针对我国汽车产业的可持续发展问题,从系统性和战略性角度,对汽车制造企业的发展模式进行了研究,提出了一种包含产品生命周期、过程目标层、最终目标层、系统支撑层等四个层次组成的一种基于产品生命周期主线的汽车制造企业发展模式,建立了相应的体系结构.在此基础上对该体系结构的四个关键子系统进行了研究,建立了各系统的系统框架和运行模式.上述研究成果在我国某大型汽车企业进行了初步应用,取得了重要的应用效果.     

层次任务网络中的重新规划研究综述

层次任务网络(hierarchical task network, HTN)作为智能规划技术的重要组成部分,已成功应用于无人平台任务规划、应急方案制定等各领域中。由于日益增加的不确定因素对计划执行效果的影响,迫切需要重新规划技术,因此基于HTN的重新规划技术成为近年来的研究热点。首先,通过对当前研究现状的总结梳理,提出了基于HTN的3层重新规划框架。然后,分别从框架中的计划修复、局部重规划和全局重规划3个层次阐述了相应的技术路线与实现细节,针对不同层次指出了目前方法的优势与不足。最后,对该问题未来的研究方向进行了展望,并提出了待解决的关键问题及解决思路。     

层次任务网络中的重新规划研究综述

层次任务网络(hierarchical task network, HTN)作为智能规划技术的重要组成部分,已成功应用于无人平台任务规划、应急方案制定等各领域中。由于日益增加的不确定因素对计划执行效果的影响,迫切需要重新规划技术,因此基于HTN的重新规划技术成为近年来的研究热点。首先,通过对当前研究现状的总结梳理,提出了基于HTN的3层重新规划框架。然后,分别从框架中的计划修复、局部重规划和全局重规划3个层次阐述了相应的技术路线与实现细节,针对不同层次指出了目前方法的优势与不足。最后,对该问题未来的研究方向进行了展望,并提出了待解决的关键问题及解决思路。     

网络化反导防御系统仿真模型框架研究

指出当前国内攻防对抗仿真研究中,尚未体现防御方的网络化作战特点.分析了网络化反导防御系统在物理域、信息域、认知域中的体现,引入联合作战指挥中心JOCC和公共作战图像COP模型,设计了攻防对抗仿真中网络化反导防御系统的体系结构、模型组成框架、模型交互框架、模型时序框架及作战单元模型.最后以一个网络化反导防御系统为例,通过比较网络化作战前后的三个重要指标,验证了该框架的可行性及有效性.     

可视化仿真的私有云框架研究

针对云计算与可视化仿真如何结合的问题,提出了一种通用于可视化仿真的私有云框架：由Intranet组成的私有云网络拓扑;由云授权、计算、可视化组成的交互模型;由基础设施层、仿真平台层、可视化仿真应用层组成的开放式平台;由VPN、组播通信、流媒体播放、网络规划组成的详细设计。进一步解决了多租户技术、资源调度、海量数据处理、大规模消息通信、大规模分布式存储等关键技术,设计了具有服务模式的仿真平台层组件,为基于云框架的可视化仿真奠定了技术基础。     

面向多智能体博弈对抗的对手建模框架

对手建模作为多智能体博弈对抗的关键技术,是一种典型的智能体认知行为建模方法。介绍了多智能体博弈对抗几类典型模型、非平稳问题和元博弈相关理论;梳理总结对手建模方法,归纳了对手建模前沿理论,并对其应用前景及面对的挑战进行分析。基于元博弈理论,构建了一个包括对手策略识别与生成、对手策略空间重构和对手利用共三个模块的通用对手建模框架。期望为多智能体博弈对抗对手建模方面的理论与方法研究提供有价值的参考。     

供应链的系统运作模式分析与建模——基于复杂自适应系统范式的研究

整体运作环境的变化使得传统的方法已经无法合理解决当今供应链管理中出现的复杂问题。应用复杂性科学的理论,本文以复杂自适应系统（Complexity Adaptive System, CAS）范式作为分析方法,系统性诠释了供应链的整体运作模式。文中首先以“适应性造就复杂性”的思想为指导,认为供应链是一个（CAS）,并建立了相应的概念模型,然后基于此模型,探讨了供应链管理的策略性原则。文章最后在桑塔费研究所开发的智能仿真平台-SWARM的基础上,建立了一个基于Multi-Agent的供应链仿真模型。研究表明该范式能够更好的分析与描述供应链这一复杂系统发生、创新、学习和适应等行为的本质。     

Managing Complexity—The Path Toward Intelligent Organizations

Coping with complexity is at the heart of management and leadership in the turbulent environments faced by the organizations and societies of our day. The systems approach provides transdisciplinary theories and tools for dealing with this challenge more effectively than efforts merely based on disciplinary insights or pragmatic recipes. In this paper, a concept of "intelligent organizations" is introduced. A framework for the design of intelligent organizations is proposed that links three organizational cybernetic models: the Model for Systemic Control, the Viable System Model, and the Team Syntegrity model.² The proposition is that a combined use of these models, guided by the integrative conceptual framework, enables a more effective response to complex situations than merely pragmatic approaches to "integrative management." Provisional empirical evidence gathered from applied research indicates that the proposed framework is capable of enhancing such superior potential for effective response. As such, it promises to meet the specific needs of the new types of organizations that have already begun to emerge in the knowledge societies.     

虚拟现实技术在选煤中的应用研究

在充分研究选煤生产过程及其特点的基础上,探讨通过建立选煤工艺过程逻辑框架结构,并分层填充设备单元和接口部件来构造选煤企业的虚拟选煤的主体工艺流程;在总结煤炭颗粒在介质中的运动规律的基础上,建立智能化的粒子运动模型,来研究粒子在典型的工艺设备(如:跳汰机)中的运动和分层机理,为选煤技术的研究和选煤企业选工艺参数的选择和设备控制参数调节提供一种新的方法和途径。     

目标规划模型的知识表示与XPGP搜索算法研究

针对目标规划问题的建模与求解的问题，通过剖析目标规划数学模型的结构特征及其模型求解过程的状态转移规律，以及目标规划的求解原理与人工智能的状态空间理论分析对比，扩展人工智能状态空间三要素表示体系，提出了一种基于状态空间理论的目标规划模型的知识表示方法——Mpsp法；根据线性目标规划模型的结构和求解特点，提出了线性目标规划知识化模型改进的宽度优先搜索算法——XPGP搜索算法。本项研究使目标规划的应用研究朝着知识化、智能化方向迈进一步，充实了智能运筹学这一新学科的研究基础。     

基于改进群组G1赋权的生态评价模型及省份实证

利用“驱动力-压力-状态-影响-响应(DPSIR)”模型构建了生态系统综合评价指标体系框架, 通过对指标海选, 筛选和理性分析最终确立了生态系统的综合评价体系, 应用改进群组G1方法确定指标权重, 对我国14个省区的生态进行实证分析. 首先,通过采用DPSIR概念框架构建指标体系, 将人的需求、经济发展和社会进步等要素纳入生态系统评价中, 克服现有生态评价片面关注环境与资源状况或只关注环境保护与治理状况的不足; 其次,通过赋值向量相似度或等价变形后的序关系相似度给专家赋权的方式来反映专家的知识和经验; 最后,通过在压力准则层中加入自然灾害指数反映自然灾害对生态的影响, 改进了DPSIR模型只考虑到人类的活动对于自然环境和资源的压力的片面性.     

自适应在线增量ELM的故障诊断模型研究

为满足现役装备根据故障样本数据集积累的特点进行自适应故障诊断的需求, 本文将极限学习机(extreme learning machine, ELM) 的数据增量学习、隐藏层增量学习和输出层增量学习(类增量学习)3种增量学习模式, 融合到一个统一的学习框架内, 提出一种凸最优自适应增量在线顺序ELM(convex optimal adaptive incremental online sequential ELM, COAIOS-ELM)。模型能够根据增量学习中误差的变化情况, 自适应地增加隐藏层神经元, 减小分类误差; 并可根据增量数据集中新出现的故障类别, 进行相应的类增量学习, 增加故障诊断的范围。有效解决了ELM增量学习过程中模型自适应动态选择最佳网络结构的问题, 提高模型的故障诊断的精度和故障诊断的范围。本文选择UCI数据集中公共数据集和Biquad低通滤波电路故障诊断数据集, 通过与类增量ELM (class incremental ELM, CI-ELM)模型对比实验, 验证了所提方法的有效性。     

基于强化学习的多机协同传感器管理

网络化战争中,机载雷达在实现对目标信息持续获取的同时保证载机安全生存是亟待解决的问题。对此,以多机协同作战安全转场任务为背景,提出基于深度强化学习算法的智能传感器管理方法。首先,综合考虑信号辐射量与目标威胁因素,计算目标运动过程中的实时威胁隶属度。其次,在强化学习框架下对雷达-目标分派问题建模,利用神经网络逼近动作-值函数,并根据时序差分算法进行参数更新。仿真结果表明,相比于传统调度方法,所提算法有效提升了任务成功率,缩短了任务完成用时。     

基于案例学习和目标驱动学习的观点生成框架

群体观点生成是观点评价和群体一致性意见达成的基础．本文提出基于案例学习和目标驱动学习的观点生成框架，将人工智能技术集成入群体决策支持系统中，通过动态问题分解过程、多案例经验学习过程、主动的目标驱动学习过程的协调运作，既支持初始观点生成，又支持观点的修改与扩充．本文采用描述性智能辅助技术，使得观点生成的智能辅助方法不仅易实现，而且具有高度的灵活性和适应性．