基于IFTBN的不确定性时间推理方法

针对模糊贝叶斯网络模型对复杂不确定性时间信息描述和推理方面的局限性,给出了直觉模糊贝叶斯网络的定义,并将直觉模糊时序逻辑理论与贝叶斯网络推理相融合,构建了直觉模糊时间贝叶斯网络(intuitionistic fuzzy time Bayesian network, IFTBN)模型,提出了基于IFTBN的不确定性时间推理算法,较好地解决了态势估计中不确定性时间推理精度不高的问题,提高了军事态势评估系统形成正确战场感知的作战效能。最后通过典型实例验证了该时间推理方法的有效性和优越性。     

基于认知图和直觉模糊推理的态势评估方法

针对战场环境中信息的不确定性和交互关联性问题,将直觉模糊推理理论与认知图推理相结合,提出一种基于认知图和直觉模糊理论的态势评估方法。首先,分析当前认知图推理的特点与不足,建立基于直觉模糊集理论和有序加权平均算子的直觉模糊认知图模型;其次,提出直觉模糊认知图的态势评估推理过程;最后,用实例给出评估结果,验证方法的有效性和正确性。该方法能更准确地描述战场客观环境,为决策者提供更多的决策信息和决策偏好自由度。     

模拟表示、混合推理与战场态势评估

在战场态势评估领域，战场环境的知识表示和相关的推理方法是一个急需解决的难题。推广的模拟表示及混合推理框架采用了多层模拟结构来表示战场环境及相关的军事知识，对图模型进行了扩展，在其语句子系统融入了包括一阶谓词逻辑、非单调逻辑、模糊逻辑、Demster-Shafer证据方法及其相应的证明理论，使其具备了表示多种不确定性知识与现象的能力，以及利用这些知识对不确定现象进行推理的能力。关于战场态势评估的应用实例简要地说明了所述方法的应用步骤及其作用。     

基于离散模糊动态贝叶斯网络的空战态势评估及仿真

自动准确地进行空战态势评估是无人作战飞行器（UCAV）自主作战，或有人作战飞行器（MCAV）的辅助作战决策系统必须解决的技术，也是进行威胁评估和战斗决策的基础。为了解决空战态势评估的建模和实现问题，提出了用模糊动态贝叶斯网络实现空战自动态势评估的方法，推导了离散模糊动态贝叶斯网络的推理算法，建立了空战白动态势评估的离散模糊动态贝叶斯网络模型，并进行了仿真验证。仿真结果表明，依据离散模糊动态贝叶斯网络所建立的空战态势评估模型，能够准确地跟踪战场态势的变化，及时发现态势的转换边界，而且在观测值出现偶然误差或者错误时，仍然可以给出正确的评估结果。     

态势估计中的统计时间区间推理方法

在战场态势估计中 ,许多事件有一个持续过程 ,因此需要引入时间区间来表示这些事件发生的时间。态势估计中常常需要判断这些事件发生的时间顺序 ,而对事件发生的时间区间的推测或观测往往含有统计不确定性。利用似然比检验理论 ,建立了一种判别两个事件发生的不确定时间区间的顺序的新方法 ,并讨论了利用检验结果进行限制传播的方法 ,从而有效地增强了态势估计中对时间关系的描述和推理能力     

侦察信息融合处理仿真系统的设计与实现

介绍了一种侦察信息融合处理仿真系统的设计和实现方法，该系统由战场剧情仿真系统、数据融合处理系统和数据库系统构成。其中数据融合处理系统是整个系统的关键部分，由基于jerk模型的机动目标融合跟踪模块、基于模糊推理的目标识别模块以及态势感知模块组成。系统模拟了主动雷达，被动雷达，敌我识别器，通信侦察设备等多种传感器对海空战场态势进行综合感知的信息处理流程，构建了侦察信息融合处理仿真系统，并对一个典型的战场场景进行了仿真实验。     

基于粗糙集理论与贝叶斯网络的超视距空战战术决策

基于智能互补融合的思想,将粗糙集理论与贝叶斯网络有机结合在一起,提出了一种超视距空战战术决策的新方法.利用粗糙集理论实现对专家知识的约简和空战态势信息集的压缩,提取了超视距空战战术的最小决策信息集,基于最小决策信息集的贝叶斯网络模型可以降低网络结构的复杂性;同时利用贝叶斯网络实现了超视距空战战术的概率决策推理.最后,进行了实例分析,决策推理结果表明该方法的正确性以及在不确定环境下的有效性.     

一种基于可传递置信模型的分布式决策方法

证据推理理论是研究在不确定情况下智能决策的有效方法之一。将证据推理引入到分布式决策系统，提出了一种基于可传递置信模型的分布式智能决策方法，从信息融合技术的角度构建了agent模型以及分布式决策系统的框架，并且分析了分布式决策系统的信息提取和合成算法以及决策制定算法。通过借鉴信息融合技术中证据推理的可传递置信模型和算法，使分布式决策的研究方法有进一步的发展。在仿真中采用机器人足球仿真比赛作为平台进行研究。     

海战模拟中舰艇战术决策系统的研究

在基于模糊推理的舰艇指控系统的研究过程中，以战术决策为核心构造了一个模糊专家系统的框架，提出一种改进的模糊推理算法。它可以简化推理过程，但是不改变推理的结果。同时我们采用三维仿真与二维仿真相结合的方式，对单舰对多舰的作战情形进行了局部和全局的战场态势模拟。     

基于影响图的UCAV编队对地攻击战术决策研究

随着武器的高科技化、战场环境的复杂化、战斗节奏的加快,智能化的战术决策系统在现代战争中占有越来越重要的地位。基于影响图易于进行不确定性推理的优点,提出应用影响图来建立UCAV编队对地攻击智能战术决策系统。建立了UCAV编队对地攻击战术决策的影响图模型,并且对该模型进行了仿真分析。仿真结果表明,基于影响图的战术决策模型能够提高决策的准确度和智能化,而且推理简单,易于实现。     

基于主客观综合赋权的CGF态势评估建模研究

超视距空战仿真中,计算机生成兵力(computer generated forces, CGF)实体态势评估行为是一种综合反映决策者主观偏好和决策信息客观排序结果的理性行为。为了解决CGF实体态势评估行为建模过程中作战信息的客观模糊性与指挥员的思维主观性相结合的问题,提出一种基于主客观综合赋权的CGF态势评估建模方法。该方法以对超视距空战中CGF实体态势评估行为产生机制的分析为基础,以模糊多属性决策方法为工具,根据主客观综合赋权的多属性决策方法,计算出目标各威胁因素的权重,得出当前空战态势中各CGF实体的威胁排序结果,进而估计出目标可能的作战意图。实例验证表明,基于主客观综合赋权的CGF态势评估仿真方法能有效地模拟实际兵力的态势评估行为,提高超视距空战仿真中CGF实体行为决策的真实性。     

ICU应急辅助决策系统的开发研究

分析了我国危重病医学的现状,阐明了研制ＩＣＵ（ｉｎｔｅｎｓｉｖｅ ｃａｒｅ ｕｎｉｔ）应急辅助决策系统的意义。结合ＩＣＵ的特点,说明了ＩＣＵ应急辅助决策系统的特点和实现方法,在此基础上,讨论了系统的主要功能模块,在知识库的设计国,用面向对象技术建立了一种多元知识库模型;而在推理机的设计中,从人类认知的角度出发,突出了应急的实时诊断,提出了一种由基于规则推理、证据推理和案例推理的集成推理机制,最后在     

基于贝叶斯网络的态势评估

作为一种知识表示和进行概率推理的框架,贝叶斯网络在具有内在不确定性的推理和决策问题中得到了广泛的应用。因果推理是态势评估中的一个重要环节,用贝叶斯网络找出态势假设和事件之间的潜在关系,正是态势评估所需完成的功能。根据态势与事件之间不同的连接关系建立了态势评估的贝叶斯网络模型,并分别介绍了相应的信息传播算法,最后以一个实例来说明该网络的计算过程。     

复杂系统态势评估模型及其本体论实现方法

针对复杂系统的在线态势评估问题，依据信息融合理论，提出了一种新的网络在线态势评估模型。它采用定性与定量、局部与综合相结合的评估策略，即首先进行快速定性评估，一旦系统异常，立即启动集成神经网络组对来自系统多侧面的故障特征信息进行定量分析和分类，最后两级D-S证据推理模型在各自的融合中心实现对各子网络的融合，提高了评估的精度和可靠性。基于本体论成功地实现了该模型，在丰满水电数字仿真系统的成功应用验证了模型的有效性和实际应用价值。     

区间值直觉模糊Petri网及其在空战决策的应用

直觉模糊集中隶属度和非隶属度是确定值,而在空战对抗中,飞行员以及专家知识很难准确地确定隶属度和非隶属度的准确值,只能给出大致范围。针对此问题,结合Petri网强大的知识表示及并行推理能力,设计了区间值直觉模糊Petri网(interval valued intuitionistic fuzzy Petri net,IIFPN)及其推理算法与规则,讨论了算法的复杂度。最后,以“二对一”态势下的空战为例,在不确定条件下,采用本文提出的方法对决策过程进行建模并推理,结果验证了本文提出方法的可行性。     

类别误标下证据链推理的群决策分类方法

针对群决策分类中可解释性的推理信息存在类别错误标识的问题,提出了类别误标下证据链推理的群决策分类方法。该方法采用可信度函数的一致性和凸性,以查询案例与证据链之间的属性关联相似度作为群决策信息源的权重,建立了基于证据链推理的混合整数优化模型,实现了决策分类标识能力最大化,同时获取了可解释性最好的证据链集合。该模型考虑了决策类别的错误标识情形,依据可信度序的概念,将推导出的融合可信度作为查询案例推论可解释性的评价标准。通过多源感知数据的诊断实例,说明了该方法的有效性和合理性。     

对光电精确制导武器的区域电子防空干扰目标分配方法

精确制导武器是区域电子防空的首要作战对象,以红外、电视、激光为制导方式的光电制导武器占据绝大比例。干扰目标分配作为对抗过程中的关键环节,其准确性和合理性直接决定能否实现对敌有效干扰,确保己方重点目标的安全。在分析区域电子防空目标特征、对抗能力和决策难点的基础上,确立了基于多层防御的干扰分配思路。针对目标分配的前提威胁评估问题,提出了目标环境不确定条件下基于知识推理的威胁等级判定方法。依据威胁评估结果,建立以干扰效能指数最大化为目标的干扰分配数学模型,解决不同作战对手、对抗手段、力量配置情况下的分配决策问题。仿真实例表明,所提方法能够积极响应战场态势变化,在实时分配、精确干扰和主动调整上满足实战要求。