基于时序图的作战指挥行为知识表示学习方法

为深入探索时序作战指挥行为知识的建模方法,实现对具有时序关联特征的指挥员作战指挥行为的有效表征,以兵棋推演作战指令为基础,提出一种基于时序图的作战指挥行为知识表示学习方法,对作战指挥行为进行知识表示学习,并通过作战指挥行为预测任务验证模型的有效性。实验结果表明,提出的方法对于评估指标提升较大,能够有效捕捉想定场景下联合作战指挥员的作战指挥行为时空特征,为时序作战指挥行为知识的表示学习提供了可行范例,为联合作战指挥员的指挥经验抽取和联合作战态势认知提供基础。     

基于时序图的作战指挥行为知识表示学习方法

为深入探索时序作战指挥行为知识的建模方法,实现对具有时序关联特征的指挥员作战指挥行为的有效表征,以兵棋推演作战指令为基础,提出一种基于时序图的作战指挥行为知识表示学习方法,对作战指挥行为进行知识表示学习,并通过作战指挥行为预测任务验证模型的有效性。实验结果表明,提出的方法对于评估指标提升较大,能够有效捕捉想定场景下联合作战指挥员的作战指挥行为时空特征,为时序作战指挥行为知识的表示学习提供了可行范例,为联合作战指挥员的指挥经验抽取和联合作战态势认知提供基础。     

作战行动序列核心本体建模及其推理方法

为了解决作战计划数据、信息、知识的一致性理解与互操作等问题,使其表示、生成和检验在一致的语义下进行,提出了作战计划本体的构建方法,详细阐述了通用本体、性能度量本体、效能度量本体、行动本体、行动序列本体和偏好本体等6类核心本体的建模过程,规范了作战计划领域共享概念的形式化描述。基于核心本体建立了自动分类、行动-状态组合以及行动序列优选等3项推理规则,并结合反叛乱行动计划分析了该推理规则能够有效提升计划生成效率,为面向决策的智能化作战行动过程动态生成与检验奠定了基础。     

基于MEBN的战术意图识别

战术意图识别是不确定性战场环境中理解战场态势、预测敌军将来行动过程的关键。意图识别模型的构建是作战仿真系统中实体行为建模的难点之一,如何表示不确定的意图元素及其不确定性关系并进行有效推理是意图识别的核心问题。分析了影响敌人战术意图的因素及各因素之间不确定性表示途径,提出了采用多实体贝叶斯网（multi-entity Bayesian network, MEBN）来描述敌人的战术意图,采用一阶谓词来表示意图影响因素,大大扩展了贝叶斯网表示不确定性问题的能力。MEBN采用实体片断集描述敌人的作战知识,方便重用。基于描述的敌人意图知识库,给出了基于知识的模型构建算法来动态构建战术意图识别模型。最后,通过仿真实验,对基于MEBN的战术意图识别方法进行了实验验证,结果表明该方法是有效可行的。     

一种基于规划系统的计划识别混合求解方法

基于智能规划领域中机器人动作规划的思想,给出了一种求解计划识别问题的混合方法。首先讨论了规划及计划识别系统的一阶谓词逻辑知识表示,然后建立了一种基于智能规划的计划识别模型,并提出了一种计划序列的生成算法,再结合D-S证据理论来实现计划识别的不确定性推理。最后以一个例子说明了采用该方法进行规划推理和计划识别的过程,表明了使用该方法求解计划识别问题的可行性。     

作战进程的上下文感知模型研究

在传统的联合作战中,各协作方在作战前设定好协作规则,以更好地指导战争的进行。然而,战场环境不断发生变化且通常无法预料,因此作战组织应该对变化进行实时感知并及时做出响应,以保证作战行动的有序推进。针对这一问题,建立了作战进程的上下文感知模型。引入本体论,对上下文进行表示。在事件演算的基础上,对感知到的作战进程上下文进行分析推理,进而掌握各作战组织的能力变化及进程推进情况,为实现作战组织自同步提供决策依据。     

作战计划的本体建模研究

作战计划为指挥员提供先进的决策辅助,需要明确有关作战过程相应的信息需求,并依赖于作战过程的形式化领域模型(本体)的开发。研究了相关文献中的作战行动规划过程模型,综述了若干通用计划本体的开发,如计划概念要素、知识表示技术等,为进一步研究作战行动过程提供了足够的、不同模型的信息。     

无人蜂群电磁作战行动建模与仿真

针对自主、协同、智能的无人蜂群电磁作战行动难以描述、刻画、建模与仿真的问题,首先以联合作战为背景,分析了无人蜂群电磁作战行动的层次化特征,并基于BNF (Backus-Naur form)描述了作战行动链。随后,分析了无人蜂群个体自主作战与群体协同作战的行为特征,并以此为基础提出了基于RRA (rule, respond and algorithm)的无人蜂群电磁作战行为模型建模方法,给出建模具体流程与行为规则的形式化描述。再次,构建了个体电磁辐射源目标自主识别行为模型,以及群体电磁攻击协同目标分配行为模型,完成了RRA方法的具体实现。最后,通过作战仿真实验与算法验证实验,证明了本文建模思路与建模方法的合理性、有效性。     

支持联合作战的UAS通用地面控制站研究

未来信息化战争形态是网络化、空天地一体化联合作战。首先对支持联合作战的无人机系统通用地面控制站总体方案进行设计;然后对通用地面控制站的各功能模块和逻辑结构进行描述,着重介绍了战术控制组件功能模块和逻辑结构;给出了基于通用地面控制站进行联合作战的两种基本作战模式——控制权切换和多用户多无人机协同。最后实现了通用地面控制站支持下多无人机——多地面站——多作战单元联合作战仿真,并对进一步研究进行了展望。     

基于构件技术的工程侦察行动仿真

可组构的作战行动建模,解决了模型重用性和仿真应用之间互操作问题,是复杂的联合作战仿真的基础,它可极大提高作战模拟开发的效益。针对当前联合作战模拟的需要,运用基于构建技术的HLA仿真思想,以UML为工具建立工程侦察行动模型,并设计了工程侦察行动类;而后设计了基于"平台"的工程侦察组情况处置构件;最后论述了基于构件和HLA技术的工程侦察行动仿真的基本过程。     

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。     

BOM-based design knowledge representation and reasoning for collaborative product development

Modern product development becomes increasingly collaborative and integrated, which raises the need for effectively and efficiently sharing and re-using design knowledge in a distributed and collaborative environment. To address this need, a framework is developed in this research to support design knowledge representation, retrieval, reasoning and fusion, which takes account of structural, functional and behavioral data, various design attributes and knowledge reasoning cases. Specifically, a multi-level knowledge representation based on the Base Object Model (BOM) is proposed to enable knowledge sharing using Web services technologies. On this basis, a multi-level knowledge reuse method is developed to support the retrieval, matching and assembly of knowledge records. Due to the tree structure of BOM, both depth-first and breadth-first searching strategies are employed in the retrieval algorithm while a novel measure is proposed to evaluate similarity. Moreover, a method based on the D-S evidence theory is developed to enable knowledge fusion and thus support effective decision-making. The framework has been implemented and integrated into an HLA-based simulation platform on which the development of a missile simulation example is conducted. It is demonstrated in the case study that the proposed framework and methods are useful and effective for design knowledge representation and reuse.     

复杂层次模型中知识表达与推理方法研究

工程教育认证背景下的人才培养体系,是典型的复杂层次系统.采用多色集合及其元素、着色、围道矩阵和体运算等概念,建立复杂系统层次结构模型,从水平和纵向两个方向对该模型进行形式化描述,并给出复杂层次结构模型的形式化推理算法流程.基于多色集合为工程教育认证背景下的人才培养体系构建的层次结构模型,在逻辑层实现了知识自顶向下、自底向上的单向自动推理和同时向下、向上的双向自动推理,在问题的形式化描述、信息的高效率处理和程序的快速实现等方面具有明显优势.构建工程教育人才培养体系层次结构模型并提出知识的表达与推理方法,对开展工程教育专业认证工作、提高人才培养质量都具有重要意义,同时也为复杂系统模型构建及其知识推理分析提供了一种新的有效方法.     

基于模型和案例推理的混合故障诊断方法

基于模型的诊断方法描述的是系统内部结构和行为的深知识,能够轻松获取诊断知识,但计算量较大;而基于案例推理的诊断方法依靠的是历史经验,诊断效率比较高,但知识获取是其瓶颈。针对两种方法的优缺点,提出了利用基于模型的方法来实现案例知识的获取,然后通过基于案例推理的方式完成故障诊断过程的混合故障诊断方法。该方法不仅汲取了基于模型方法准确度高的优点,避免了知识获取难的问题,同时继承了基于案例推理方法的快速性,提高了诊断效率。     

一类模糊Petri网的动态特性及应用

提出一类新的模糊Petri网,讨论了其可达性问题,其特点是一方面保持适度的不确定性,以便于分析,另一方面又可作为许多实际问题的模型.最后给出求解知识表示与推理的问题的例子.     

真值限定的直觉模糊推理方法

针对直觉模糊逻辑推理,提出一种利用真值限定的直觉模糊推理方法,给出了相关的推理合成运算公式。以具体算例验证了该方法的正确性和有效性,表明了推理计算过程的详细步骤。计算结果分析表明,在一定条件下,真值限定的直觉模糊推理方法与直觉模糊推理的基本形方法在相同的前提下可得出相同的结论。真值限定的直觉模糊推理方法的最大优点是更具有抽象逻辑的特点。     

制造过程不确定质量异常诊断的Stateflow方法

模糊推理Petri网可以对制造过程不确定质量异常诊断进行有效建模, 但其复杂的图形表示及模糊推理逻辑结构使模型难于进行仿真分析. 通过建立模糊推理规则与Stateflow元素之间的映射关系, 将模糊推理Petri网模型转换为便于仿真的Stateflow模型, 模型以质量控制图异常模式数据作为输入, 实现不确定质量异常诊断过程的动态展示. 某工件加工过程不确定质量异常诊断的仿真结果表明, 模型可以输出引发控制图实时异常的异常原因的贡献度, 为异常消除提供决策支持.