基于马尔科夫挖掘算法的突发事件决策方法

研究突发事件的科学决策问题.突发事件中,得到的信息之间关联性存在一定的偶然性,不能保证决策突发事件的信息之间存在较强的关联性,可利用的决策信息很难形成一定的结构化序列.传统的数据挖掘算法很难对非结构化的数据进行挖掘,因此造成科学决策的准确性不高.为了避免上述缺陷,提出了一种马尔科夫挖掘算法的突发事件科学决策方法.利用空间重构方法,对突发事件相关参数进行初始化处理,为突发事件决策提供基础数据.建立马尔科夫模型,根据模型的输出结果对突发事件进行决策.实验结果表明,改进算法能够有效提高突发事件决策的科学性.     

TETRA数字集群系统的指挥调度功能在军事演练中的应用研究

文章主要是对基于TETRA的数字集群系统中的指挥调度功能在大型军事演练或者军事训练中的应用进行研究.通过分析TETRA数字集群系统的基本架构、TETRA系统中比较常用的指挥调度功能,以及TETRA应用于军事演练中的总体方案,进一步了解TETRA系统在军事演练中的优势.通过利用TETRA数字集群系统指挥调度功能强这一优点可以实现将演练现场终端设备所采集的语音、短信、图像等信息态势实时传输到调度中心,从而提高调度决策的准确性和及时性,实现军事演练中协同指挥以及信息融合.     

突发事件应急推演系统的设计与实现——基于“1223”重庆井喷事故

应急决策是抗灾救灾中的关键步骤,直接决定着救灾效果,关系着人民生命财产安全。应急决策的及时、有效依赖于对灾害情况的全面了解以及对救助预案的准确分析。利用虚拟仿真技术、GIS技术和多媒体技术等研制用于培训的突发事件应急推演系统,它能生成不同的虚拟环境和其相关问题,使受训人员融入其中来进行突发事件印记推演训练;该系统为应急决策提供了可视化环境,实现预案的可视性以及可操作性。文章从研究综述、目标定位、系统划分等方面对系统内容进行了阐述,证明了技术的可行性。     

基于突发事件的建筑设备实时虚拟系统研究

现有对智能建筑内突发事件的研究仅局限于研究突发事件下人的主体疏散行为,依此目的开发的虚拟现实系统大多依靠程序触发,只能对真实场景形成再现,虚拟场景与突发事件源数据实时交互、响应程度不够.针对这种现状,首次提出将虚拟现实技术运用到突发事件状态下建筑物设备安全减灾运行策略和用设备来指导人员疏散的相关研究中,首次提出了一种面向突发事件的建筑设备实时虚拟系统的设计与架构方案.以该方案为基础,利用数据触发的思想,运用虚拟现实技术和数据库技术,初步建立了基于突发事件的建筑设备实时虚拟系统,填补了该研究领域应用系统的空白.从仿真结果验证了系统架构方案与系统建立方法的可行性.     

突发事件Web新闻中时间信息分析及抽取

为了更深入地挖掘突发事件Web新闻并应用于应急管理,提出了突发事件Web新闻时间抽取方法。首先引入中文的时间关系理论;然后从突发事件Web新闻的时间构成、时间位置特征以及时间常用词三个方面分析了突发事件Web新闻的表达特征;基于此,提出突发事件Web新闻的时间抽取方法,通过统计学习,正确率较理想;最后,基于已抽取到的事件发生时间信息,程序实现了突发事件Web新闻排序。     

基于突发事件的跨媒体信息检索系统的研究

随着突发事件信息规模的不断增大,如何实现突发事件应急管理领域跨媒体数据的精准搜索是高效利用信息资源迫切需要解决的问题。提出突发事件跨媒体信息检索系统(ECIR),详细阐述系统架构、关键技术和具体实现。ECIR集成本体、互联网信息采集、图像语义检索、智能移动终端、垂直搜索等技术,采集互联网突发事件的跨媒体信息,进行跨媒体分析和索引,实现突发事件跨媒体信息的快速检索和提供移动终端的跨媒体信息检索服务,为突发事件应急信息的挖掘和融合提供科学准确的决策依据。     

基于大数据支持的军事决策系统构建研究

本文首先系统回顾了大数据决策由来及发展现状;接着论述了大数据决策分析在军事决策领域的需求,并根据需求构建了由数据获取层、数据处理层及数据应用层三个层面组成的大数据军事决策系统;最后探讨了构建基于大数据支持的军事决策系统所需使用的关键技术,主要有数据提取与存储技术、大数据查询和分析技术、数据表示与数据整合技术。     

突发事件快速应急救援系统的设计研究

针对当前突发事件应急救援体系存在的救援不及时、预案不完备等问题,本文利用计算机开发工具设计了一款突发事件快速应急救援系统,主体架构由基础层、数据层、应用层组成,系统集情报搜集、分析决策、动态反馈三大主要功能于一体。利用基础情报搜集设施进行大范围的数据采集,通过情报搜集,筛选出有价值的信息,系统自动进行分析决策,预案自动生成模块中内置各类突发事件分类、突发事件危害分级标准,并根据突发事件和应急预案实例建立相关的模版数据库。系统根据突发事件的实时进展进行应急预案的相应更新,完成动态反馈,进而为快速、高效的应急救援工作提供参考方案和决策支持。     

智慧城市管理大数据采集及应用探究

信息化、网络化、精细化是目前我国城市管理的主要发展趋势,城市管理目前又主要依赖数字城管系统,系统每天都会产生不同形态的数据资源,经过不断积累后已经形成了庞大的数据库,但在大多数城市中,这些信息量丰富的数据却没有得到有效的利用。如何对数字城管海量数据进行分析和挖掘,应用数学模型生成更高层次的决策支持信息,获得各类分析、评价数据,为城市管理提供决策支持,为市民提供便民服务信息,已经成为当务之急。从苏州市智慧城管运行实际出发,基于实例分析了数据应用的可行性,进一步提升了城市精细化管理服务水平。     

基于模型的动态评估军事决策方案的方法研究

对军事决策方案(决心方案)的评估，是军事决策过程中的一个重要环节，其评估结论直接影响军事决策的结果。提高方案评估的科学性和可信度，是军事辅助决策迫切需要解决的问题。该文通过对军事决策方案及传统评估方法存在问题的分析，提出了基于模型的动态评估军事决策方案的方法，其核心是采用定性与定量分析方法的有机融合来实现对方案的评估，并提出实现的途径和重点需要解决的问题。     

被动自动跟踪监控系统的实现

介绍了一种数字硬盘录像(DVR)监控系统.它不同于以往的多个摄像机单独工作方式,而是采用普通摄像机与高速球摄像机协调工作的方式来进行全数字化监控和智能跟踪.可以有效地减少相同空间内摄像机的布局数量,还可以达到完全监控不遗漏的效果.系统的设计与实现具有全数字化、智能化,并能实现对运动目标进行实时、可靠智能跟踪的特点.系统通过用户的设置完全可以实现无人值守的全自动监控的目的.     

基于MPEG—4的数字监控系统的探讨与实现

数字监控系统已成为新一代监控产品的主流。文章介绍了基于MPEG—4的数字监控系统的结构、多媒体数据压缩编码标准MPEG—4的特点和在视音频压缩卡及其SDK基础上开发监控系统应用程序的方法和步骤。     

基于CGF/HLA的地空导弹攻防对抗仿真研究

计算机生成兵力是军用仿真特别是分布式交互作战仿真的重要支撑技术，在武器装备研制和兵种、多平台联合作战模拟演习中有着及其重要的作用。首先介绍基于HLA的计算机生成兵力(CGF)技术，然后对地空导弹攻防对抗系统的战场态势想定、作战模型进行了讨论，最后给出了基于GCF技术的地空导弹攻防对抗系统的仿真实现方法。     

基于军事信息网的LDAP安全性设计

通过对普遍适用的安全体系的研究，以及对军事信息网该类特定信息系统的特点分析，提出了满足军事信息安全需求的解决方案；重点分析了LDAP的安全性，并针对LDAP存在的威胁给出如何对其防范以提高LDAP安全性的设计思想。     

城市作战环境三维可视化系统的设计和实现

在Windows平台上，使用OpenGL图形结口，结合城市作战环境特点，采用面向对象的编程技术，综合运用各种可视化手段设计并实现了一个基于大比例尺信息的城市作战环境可视化系统。重点介绍了混合网构造数字地形模型、建筑物基本几何模型构件和粒子系统在城市作战环境可视化中的运用。     

抽象数字事件重构模型的设计

在总结了国外关于事件重构理论的基础上,提出了一种抽象的数字事件重构模型.模型由证据检查、角色分类、事件重构、事件排序以及结论生成5部分组成.本文重点讨论事件重构阶段.模型的提出为数字取证工作人员提供了事件重构的理论指导.     

A multi-modal discrete-event simulation model for military deployment

This paper introduces a logistics and transportation simulation that can be used to provide insights into potential outcomes of proposed military deployment plans. More specifically, we model a large-scale real-world military deployment planning problem (DPP) that involves planning the movement of military units from their home bases to their final destinations using different transportation assets on a multi-modal transportation network. We apply, for the first time, the event graph methodology and listener event graph object framework to create a simulation model of the DPP. We use and extend Simkit, an open-source Java Application Programming Interface for creating discrete-event simulation (DES) models. We use a medium-resolution modeling approach, as opposed to either high-resolution or low-resolution modeling paradigms, to reduce lengths of simulation runs without compromising reality. To accurately incorporate real and detailed transportation network data into the simulation, we use GeoKIT, a licensed, state-of-the-art, Java-based geographical information system. While our DES model is not a panacea for all, it allows for testing the feasibility and sensitivity of deployment plans under stochastic conditions prior to committing members of the military into harm’s way. The purpose of the paper is to acquaint the readers with the details of the DPP, the simulation model created, and the results of the analysis of a typical real-world case study.     

军队卫训数字化管理平台研究

本文介绍的是一个军队卫生员训练管理网络信息平台的研究开发思路，系统设计基于Web与C／S交叉结构，以卫生员训练信息为中心，沟通学兵管理、教员管理、考务管理等，实现管理目标明确、功能完备、数据资源共享、信息采集与反馈及时和办公自动化，实现了军队卫训管理主要环节与过程控制的网络化管理与数字化应用，为全军卫训管理模式改革创新提供了一个现代化手段。     

Modelling defence logistics networks

Military logistics concerns the activities required to support operational forces. It encompasses the storage and distribution of materiel, management of personnel and the provision of facilities and services. A desire to improve the efficiency and effectiveness of the Australian Defence Force logistics process has led to the investigation of rigorous military logistics models suitable for analysis and experimentation. Logistics networks can be viewed as distributed discrete event systems, and hence can be formalised with discrete event techniques which support concurrency. This paper presents a Coloured Petri Net (CPN) model of a military logistics system and discusses some of our experience in developing an initial model. Interesting modelling problems encountered, and their solutions and impact on CPN support tools, are discussed. Authors from the University of South Australia were supported by DSTO Contract No. 4500498737.