基于反向传播神经网络的入侵检测算法

讨论了多层神经网络算法缺陷,提出了一种基于改进反向传播(Back Propagation,BP)的快速入侵检测算法--IBP算法:在BP算法中的梯度下降算式中,加入一个动量项α[ω(t)-ω(t-1)],改善计算神经元 j到神经元i的级联权值;采用学习速率可变的策略;算法训练网络时采用批处理的样本输入方式.改进后的算法选取较大的学习速率η=0.5和η=0.65,并采用3层神经网络的结构,输入、输出样本是16维和15维,各进行100次独立仿真实验,结果证明可加快算法收敛速度,另外,仿真实验还证明:改进后的算法对初始权值的敏感性、网络所表现出的稳定性等都比传统算法性能优越.     

分布式指挥控制系统协同机制研究

为解决分布式指挥控制系统设计中的决策协同问题,提出了一种基于多智能体系统协同机制的多决策者决策同方法.利用面向对象的软件设计思路提出了指挥控制系统决策协同策略的一般表示方法,并综合考虑策略需求、策略费用、方案质量及领域需求等多种因素提出了协同策略的择优机制.该文提出的协同策略的一般表示方法可在不同态势下和不同领域中重用,协同策略的择优机制使得指挥控制智能体具备在不同的战场态势下选择相对最优的决策协同方法的能力.此种机制对于分布式指挥控制统建模研究提供了一种全新而实用的选择.     

分布式作战方案自动生成系统策略协同研究

分布式作战方案自动生成的核心部件是方案的建立和择优,而分布的多决策者间的协同是解决该问题的前提。战场的复杂性和多变性决定了各决策者间的协同策略也需灵活多变。基于多智能体系统中智能体之间的协同机制,利用面向对象的编程思想提出分布式作战方案自动生成系统协同策略的一般表示方法以及策略择优机制。此种方法可扩展应用于分布式指挥控制系统的决策协同问题研究。     

非蜂窝宽带无线局域网中的功率-速率联合控制方案

以宽带无线IP网络的典型代表——宽带无线局域网为研究对象,研究了非蜂窝无线通信典型应用环境下,发射功率和数据传输速率变化对宽带调制方案中误码率的影响。在分析的基础上,结合系统实现难度因素,给出一种实用化功率-速率联合控制方案。     

一种建议集成Agent的军事仿真方法

MAS是对复杂动态系统进行建模仿真分析的一种有效工具，建议集成是MAS中有效利用Agent资源的一种手段。使用CBR方法对建议建模，在传统Agent模型的基础上增加对建议集成的支持，并通过一个空中支援Agent仿真方法的实例具体说明了该模型在军事仿真上的运用。