Modeling of combined Bayesian networks and cognitive framework for decision-making in C2

The command and control (C2) is a decision-making process based on human cognition, which contains operational, physical, and human characteristics, so it takes on uncertainty and complexity. As a decision support approach, Bayesian networks (BNs) provide a framework in which a decision is made by combining the experts’ knowledge and the specific data. In addition, an expert system represented by human cognitive framework is adopted to express the real-time decision-making process of the decision maker. The combination of the Bayesian decision support and human cognitive framework in the C2 of a specific application field is modeled and executed by colored Petri nets (CPNs), and the consequences of execution manifest such combination can perfectly present the decision-making process in C2.       

语义Web服务自动组合的有色网验证模型

Web服务组合是面向服务的计算模式下应用构造的主要方式,而现有的组合方法与实施框架缺乏有效的验证机制,从而产生大量无效的组合结果.针对这一问题,提出一种具有正确性分析与验证功能的Web服务自动组合系统框架.其核心是利用有色Petri网对基于OWL-S的服务组合系统进行形式化建模,通过对组合模型的模拟执行及对其动态性能的全面分析,预测组合服务的执行结果,从而提高组合的可靠性.另外,该框架采用智能Agent技术,可有效实现组合过程的自动化.     

基于大数据的装备体系三元概念认知系统模型构造框架

多样化的装备体系定义模式存在概念语义内涵交织、外延对象重叠难以离析,体系系统边界动态模糊等不确定性制约装备体系综合认知,大数据建模与分析决策为装备体系模型表达与知识发现提供了机遇。提出广义复杂信息系统观点下采取形式三元概念分析理论描述和表示装备体系中概念及概念之间层次网络结构的装备体系认知系统模型构造框架。首先分析了能力视角下装备体系语义超网络模型的大数据描述架构及其层次建模过程,设计了一种体系分层共演化时空数据应用模型结构。概述了概念认知系统研究进展,提出一种基于语义上下文的形式三元概念构造策略,讨论了上下文覆盖数据结构与三元概念构造的联系。为应用语义大数据开展装备体系认知计算提供了有益启发。     

有色Petri网在通信协议中的应用

有色Petri网(CPNs)提供了一个框架用来对系统进行设计.有色Petri网有着很广泛的应用领域,很多CPNs项目在工业中得以应用.通讯协议、操作系统、硬件系统、嵌入式系统和软件设计也是有色Petri网的应用领域.     

创新思维的旋转动力学理论框架

提出创新思维的旋转动力学理论框架，包括理论的矛盾和不变性两个基本原理以及场模型推理规则，进而以微分拓扑为数学工具，构造了理论框架，包括思维时空、思维拓扑、思维流形、思维代数和思维动力系统，通过它们可推演出思维的旋转性、边界性和弯曲性等性质，最后讨论了旋转动力学理论的应用法则和实例。     

基于深度学习和集成学习的辐射源信号识别

随着电磁环境的日益复杂和雷达辐射源信号类型的逐渐增多,如何有效地识别雷达信号类型成为一个重要的问题。为解决这个问题,提出了一种基于深度学习和集成学习的辐射源信号识别框架。该框架由特征提取和分类器设计两部分组成。第一部分,将雷达信号变换到时频域,利用栈式降噪自编码模型学习时频图像的特征。深度模型的训练采用无监督预学习和有监督微调相结合。第二部分,构造一个集成不同支持向量机分类器的模型对雷达信号进行识别。利用8种不同的辐射源信号验证了提出模型的有效性,结果表明结合这两种机器学习的方法有助于提高辐射源信号的识别正确率。     

基于A3C的多功能雷达认知干扰决策方法

在多功能雷达对抗领域, 目前基于强化学习理论的认知干扰决策方法难以满足雷达对抗高实时性要求。对此, 将异步优势行动者-评论家(asynchronous advantage actor-critic, A3C)算法引入到认知干扰决策领域, 设计了包括干扰机模型、环境模型(目标方多功能雷达)以及交互机制的认知干扰决策整体框架, 制定了干扰决策流程, 干扰机模型利用异步多线程方式与环境模型进行交互训练。仿真实验表明, 在扩充雷达任务转换关系表的基础上, 所提方法与基于深度Q网络(deep Q network, DQN)的认知干扰决策系列方法相比, 极大地提高了时间效率, 平均决策时间降低70%以上, 并且在决策准确度上有着明显优势, 表明所提方法能够为多功能雷达对抗决策提供更有力的技术支撑。     

基于GMDH的“一步式”客户流失预测集成建模

在客户流失预测问题中, 客户数据的特征往往会影响模型的预测效果.分析了常用的“两步式”客户流失 预测方法的不足,提出了基于数据分组处理(GMDH)技术的“一步式”客户流失预测集成研究框架.该框架一方面 将数据预处理和客户流失预测建模过程进行集成,另一方面用多分类器集成策略进行客户流失预测建模.以客户数据类别分布不平衡的客户流失预测问题为例,构建了与数据特征相适应的“一步式”集成模型. 实证结果表明,该方法能够更有效地进行客户流失预测.     

基于认知差异的恐怖主义袭击误对策分析

恐怖袭击事件中博弈双方高度不对称和存在认知差异,误对策方法提供了合适的分析框架.本文运用误对策分析方法剖析了恐怖袭击事件中政府反恐力量与恐怖分子的认知差异,并分析了不同情境下策略冲突的平衡结局.由于双方认知偏差可能导致不存在纯策略纳什均衡,而混合均衡进一步加大了策略的不确定性,安全策略采取"安全第一"的原则使决策者避免最大风险,相对于纳什均衡更合适作为存在认知差异的误对策问题的均衡分析方法.在实践操作角度上,恐怖袭击二阶误对策模型的平衡结局为恐怖分子发动的恐怖袭击行动将被挫败,因此提出提高反恐效能的政策建议,即发动社会民众提供反恐情报和预警线索,提高民众反恐意识.     

基于高斯过程模型的多响应稳健参数设计

针对高维试验数据的稳健参数设计问题, 在高斯过程(Gaussian process, GP)的建模框架下, 采用部分平行的GP(parallel partial GP, PPGP)模型来构建试验因子与多质量特性之间的响应曲面, 在此基础上运用多元质量损失函数作为优化指标来获得可控因子的最佳参数设计值。并且以一个经典仿真算例和两个实际案例验证了所提方法的有效性和优劣性。研究结果表明,与独立建模的单变量GP模型或Kriging模型比较而言, 所提方法不仅能够有效地处理高维试验数据的建模与参数优化问题, 而且能够获得更为稳健的优化结果, 运行效率更高。     

复杂机电系统多学科设计与仿真集成框架

为实现复杂机电系统的设计与仿真中多学科应用的集成以及信息的交流与共享,提出了一种复杂机电系统多学科设计与仿真集成框架,并给出了集成框架的参考模型.该集成框架采用了有利于实现设计与仿真应用程序"即插即用"的组件结构,并建立了机电系统设计与仿真公共信息模型和标准应用组件接口.复杂机电系统多学科设计与仿真集成框架以多学科综合设计与仿真为核心,以公共信息模型为基础,通过标准化应用组件接口实现不同工程领域的设计与仿真工具的集成以及设计和仿真信息交流与共享,从而支持多学科团队间的协同工作.     

A Systemic Framework for Business Model Design and Development -Part A: Theorizing Perspective

Developing innovative business models is one of the complicated issues. Owing to the multiplicity of stakeholders with diverse worldviews about value creation and dynamic markets, the development of innovative business models has turned out to be a complex issue. Therefore, this research seeks to: (1) examine the complicated nature of the development of business model problem and, (2) provide a holistic and systemic framework for the development of business models. The proposed framework employs the Soft Systems Methodology (SSM). This framework is composed of 18 phases, which ranges from the phase of finding out the problem of developing a business model to the phase of its implementation. This methodology is characterized by taking into account the considerations of rational positioning views, evolutionary views, and cognitive views in designing and developing business models.     

基于深度强化学习的机场货运业务优化研究

为了将智能Agent技术架构应用于机场货运业务的仿真模型开发,以机场货运资源优化为目标,提出了将深度强化学习与机场货运业务仿真模型结合的决策支持系统框架,用仿真数据实现对深度学习网络的训练,运用深度学习网络优化模型中的调度方案.训练成熟的系统采取在线模式,可以用于实时优化货运流程的调度方案.为了验证架构的有效性,在An...     

基于CMAC的CMG框架伺服系统摩擦补偿方法研究

为消除磁悬浮控制力矩陀螺(MSCMG)框架伺服系统摩擦的影响,对陀螺框架系统进行动力学分析,分析了摩擦力矩随陀螺输出力矩和框架角位置及角速度的关系,建立了框架系统的非线性摩擦力矩模型.针对此摩擦模型,采用基于CMAC神经网络的摩擦补偿方式进行补偿.根据实际磁悬浮控制力矩陀螺的系统参数建立仿真模型,仿真结果验证了基于CMAC神经网络摩擦补偿的有效性.     

组网雷达探测能力的并行计算与可视化方法研究

深入研究了并行计算与并行绘制相结合的并行框架构建问题。针对组网雷达探测能力的计算与可视化特点,在(PC)集群的基础上,构建了一个并行计算与可视化运行框架。该框架在并行计算中,采用八叉树分割的方法对组网雷达计算区域进行任务分配；在并行绘制中,采用sort-last的并行绘制机制。仿真试验结果表明,该运行框架能够有效地满足大规模组网雷达探测能力计算与可视化的应用需要。     

FORMATION OF SOCIAL NORMS IN COMMUNICATING AGENTS WITH COGNITIVE FRAMEWORKS

1 IntroductionWe study how individuals' actions form social norms and the actions are edicted by thenorms in a social system. Action is a set of oriented processes[1], namelyl individualsl acttoward some objects, whether intelltionally or unintentionally. Orientations to objects fromindividuals are conceived as structured or patterned in a social system. Namelyl there are someconsistencies or regularities between the orientations and actions of dtherelit indi.id.al,[21. 'Thestructure forms th…     

Modeling and forecasting of stock markets under a system adaptation framework

This paper adopts the concept of dynamic feedback systems to model the behavior of financial markets,or more specifically,the stock market from a dynamic system point of view.Based on a feedback adaptation scheme,the authors model the movement of a stock market index within a framework that is composed of an internal dynamic model and an adaptive filter.The output-error model is adopted as the internal model whereas the adaptive filter is a time-varying state space model with instrumental variables.Its input-output behavior,and internal as well as external forces are then identified.Special attention has also been paid to the recent financial crisis by examining the movement of Dow Jones Industrial Average(DJIA) as an example to illustrate the advantage of the proposed framework.Supported by time-varying causality tests,five influential factors from economic and sentiment aspects are introduced as the input of this framework.Testing results show that the proposed framework has a much better prediction performance than the existing methods,especially in complicated economic situations.An application of this framework is also presented with focuses on forecasting the turning periods of the market trend.Realizing that a market trend is about to change when the external force begins to exhibit clear patterns in its frequency responses,the authors develop a set of rules to recognize this kind of clear patterns.These rules work well for stock indexes from US, China and Singapore.     

Dynamic Isomorphism and Decision Maker Attributes

This research seeks to contribute to neo-institutionalism by connecting cognitive variables of the decision maker to the decision maker’s ability to take non-isomorphic action. The insights developed in this article are based on the study of a business school in India, and the case study method has been adopted with participant observer technique. The study shows that organisations are sometimes exposed to more than one of the isomorphic forces—coercive, mimetic, and normative, the forces acting together or against each other. In such situations the decision maker is sometimes required to adopt non-isomorphic actions, which signify a departure from the dominant force. I have used the concepts of institutional theory and stakeholder-agency theory, and the evidence in the case, to argue that the decision maker needs the cognitive ability of systems thinking in order to adopt non-isomorphic actions. Two attributes, moral agency and self-efficacy, act as moderators in influencing the decision maker’s ability for non-isomorphic action. A model has been developed based on the above propositions.     

网络化防空导弹体系集中式拦截联盟形成方法

集中式拦截联盟(CIC)形成是网络化防空导弹体系(NADMS)中的新问题,旨在确定目标、火力节点以及制导节点三者之间的最优匹配关系,以使得体系整体作战效能最大.根据问题背景,建立了CIC的约束优化问题模型,并选择收敛速度较快的粒子群优化(PSO)算法对模型进行求解.针对PSO的局部收敛问题,从认知心理学角度将人类特有的创造性思维(CT)引入粒子速度更新公式中,通过提升单个粒子的搜索能力来提高整个群体的寻优质量.基于CT过程经典的四阶段模型构建了算法框架,改进了PSO的速度更新公式.根据CIC问题特点,制定了编码策略及相关变量的离散化运算规则.实验结果证明了算法在CIC问题求解质量和收敛速度方面的优越性.     

情感影响下的人类认知行为建模研究概述

情感对人类认知行为具有重要影响作用,在认知行为建模过程中加入情感因素可以显著提高认知行为模型的真实性和适应性。首先将情感对认知行为影响作用的理论研究发展脉络划分为三个阶段,对各阶段代表性理论成果进行了阐述;其次,研究了情感影响下的认知行为模型的基本建模思想和方法,给出了若干典型的情感行为模型,并对各种方法和模型的优缺点进行了分析;最后,根据情感行为建模研究的现状,指出个体情感的精确描述与建模、多层次的情感-认知交互模型和组件化的通用情感行为建模框架是下一步需要着重研究的三个方向,并且给出了指导性的组件化的情感行为建模框架。