基于PICS域划分的敏捷兵力行为分析、建模方法研究

敏捷兵力行为建模急需要有效的行为分析,建模方法提供支持.根据NCW(NetworkCentric Warfare)和敏捷兵力的相关理论研究成果,提出了基于PICS(Physical-Information-Cognitive-Social)域划分的敏捷兵力行为分析、建模方法,并就其实现思想进行了阐述;在此基础上,应用该方法对敏捷兵力的敏捷作战行为进行了分析、建模实现.     

SMP2.0仿真引擎的设计与实现

SMP2.0(Simulation Model Portability)是欧洲航天局提出并广泛应用的仿真模型开发与集成规范。SMP2.0规范提供了定义SMP2模型的元模型规范、包含标准仿真服务的组件模型规范和模型的C 映射规范,但需要实现与之兼容的仿真引擎才能支持模型的开发和集成。根据SMP2.0规范标准,介绍了一个与SMP2.0兼容的仿真引擎的设计与实现,给出了仿真引擎的运行过程、运行状态和组件构成,最后通过仿真应用环境检验了该仿真引擎的有效性。     

协同虚拟样机技术研究

虚拟样机技术是一种新型的基于集成化产品和过程开发策略的新的产品设计,开和评估手段。本文首先介绍了虚拟样机和协同虚拟样机的基本概念,接着对武器装备虚拟采办过程中不同阶段的虚拟样机的功能特性进行分析,在此基础上提出了支持武器装备虚拟采办过程的协同虚拟样机环境体系结构,最后对虚拟样机技术的发展前景进行了展望。     

基于人机协作的无人集群搜索方法研究

人与机器人交互是当前一项研究热点,人与无人集群协作搜索是人机交互的典型场景,通过结合人的复杂推理能力和无人集群的重复精确执行能力以完成更为复杂的任务。以不确定场景下高价值目标搜索为背景,给出了人与无人集群协作搜索问题概念定义;为描述多Agent系统如何在人工辅助下进行选择目标区域进行探索,构建了一种先验态势不确定情况下多Agent动态规划问题模型;提出了一种基于顺次分配的动态规划算法。并对该方法进行了仿真实验,实验结果表明：该算法性能明显高于基准算法。     

基于深度随机森林的商品类超短文本分类研究

近年来，随着移动通信和信息技术的发展，网络上和实际应用场景中需要处理越来越多的长度不超过20字并且不带有辅助标签信息的超短文本数据.超短文本因其固有的词义多义性、文本特征极度稀疏、上下文明显缺失以及明辨语义困难等特点，如何对其进行有效地分类成为文本分类领域亟需解决的新问题.本文针对传统的短文本分类方法KNN和决策树在商品类超短文本上存在的由于特征稀少而导致分类器性能不佳的问题，提出了一种基于深度随机森林的商品类超短文本分类方法.该方法采用"分流"策略，利用外部知识库进行辅助，对知识库中存在明确类别的商品名直接确定其分类，对无法直接抽取类别的商品名，采用Word2vec对其在外部知识库中的描述进行向量化，并利用深度随机森林对向量进行分类，同时不断优化分类器直到训练集大小达到设定的阈值.实验结果表明，与传统的分类方法KNN和决策树相比，本文提出的分类方法在平均准确率上分别提高了22.78%和17.22%，平均召回率上分别提高了22.85%和15.23%.