计算机生成兵力中的人工智能技术

开发CGF的难点和重点在于CGF实体行为的生成,尤其是人类智能行为的实现。人类行为建模最重要的三个方面是知识获取、知识表示和决策机制,都与人工智能技术相关。该文主要介绍人类行为描述的知识表示和知识获取问题,讨论了人工智能技术在这两个方面的应用,并对将来的研究工作做了一个简单的展望。     

基于命令的多智能体组织模型研究

针对经典的BDI模型并不能很好地描述Agent的思维状态的问题.提出了一种基于命令的BGC模型,能够对Agent的行为意图和社会属性如命令、义务等进行描述.对群体思维状态进行了分析,构造了一种面向命令和角色的MAS组织结构COS,对角色任务关系和组织形成过程等进行了描述.实际仿真应用表明,BGC模型及COS组织结构能够较好地满足CMAS对灵活性和可靠性的要求.     

机载嵌入式空战训练的研究与进展

超视距作战是现代空战的主要方式,实兵对抗演练和地面模拟器对超视距空战的训练存在不足。嵌入式训练有机结合了实在仿真与虚拟仿真,弥补了前两种训练方式的缺陷,实现训练与作战的无缝连接。首先阐述了嵌入式训练概念和优势。重点研究了嵌入式训练的关键支撑技术：机载嵌入式训练系统架构,超视距作战虚拟兵力生成,嵌入式训练中情景意识研究和智能教学,总结了国内外嵌入式训练的研究现状。最后分析了嵌入式训练系统存在的问题,并对其发展方向进行了展望。     

海战仿真中CGF行为建模方法研究

CGF是分布交互仿真环境中重要的仿真实体,CGF行为模型是构建CGF系统的核心和难点.对CGF行为的特点进行了归纳,认为CGF的行为可以由一组动作通过一定的逻辑运算进行合成.提出了基于线性赋色时态逻辑的行为建模方法,分别建立了动作、活动和行为三个不同层次的模型并给出了实例应用.采用该方法建立的CGF行为模型结构明晰,适于采用STAGE的脚本语言进行程序化描述,仿真结果表明了该方法的合理性和有效性.     

Theory and techniques of data mining in CGF behavior modeling

For the large quantity of data,rules and models generated in the course of computer generated forces (CGFs) behavior modeling,the common analytical methods are statistical methods based on the tactical rules,tactical doctrine and empirical knowledge.However,from the viewpoint of data mining,we can find many of these analytical methods are also each-and-every different data mining methods.In this paper,we survey the data mining theory and techniques that have appeared in the course of CGF behavior modeling f...     

基于改进灰色关联决策的CGF目标选择

通过对CGF实体目标选择过程的分析,以及对几种典型方法的研究,提出了改进的灰色关联决策方法。利用层次分析法与改进的灰色关联决策建立CGF实体的目标选择模型,同时进行了仿真研究,并将目标选择模型进行了模块化,封装成插件。仿真实体功能得到了扩展,提升了仿真效果,满足作战仿真的需求。     

计算机生成兵力研究进展

计算机生成兵力（ＣＱＦ－Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ Ｆｏｒｃｅｓ）是分布交互仿真中的关键技术之一。该文详细地介绍了国内外ＣＧＦ研究与的现状,并在综合分析的基础上,对ＣＧＦ领域的研究方向及我国ＣＧＦ研究中注意的问题提出了自己的看法。     

多元复合地基法在排水箱涵地基处理中的应用

武钢工业港排水箱涵是武汉市目前最长的压力排水箱涵,内水压力高达12m水柱,且排水不能中断,箱涵沉降伸缩缝一旦漏水,检修及加固均很困难,而且会影响防洪安全。因此,箱涵地基处理的关键是相邻两节箱涵不均匀沉降量的控制。经过方案比选,考虑到经济性,其中一段排水箱涵的地基采用水泥粉喷桩、CFG桩多元复合地基法处理。现箱涵已经建成,交付正常使用。沉降监测结果显示,水泥粉喷桩、CFG桩多元复合地基法在该段箱涵软土地基加固中取得了良好效果。本工程的成功经验可为类似工程提供有价值的参考。     

潜艇CGF建模中的行为过程类分

潜艇计算机生成兵力(computergenerateforce,CGF)是海军作战仿真系统中的重要组成部分,其建模过程十分复杂。首先分析了潜艇CGF建模的特点和要求,提出了行为过程类分和行为树的概念;探讨了行为过程类分的原则,并研究了一定仿真任务下的行为过程类分方法,为建立潜艇CGF模型打下了基础。     

Analytical evaluation of different carbon sources and growth stimulators on the biomass and lipid production of Chlorella vulgaris – Implications for biofuels

The key challenges in lipid production from marine microalgae include the selection of appropriate strain, optimization of the culture conditions and enhancement of biolipid yield. This study is aimed at evaluating the optimal harvest time and effect of chlorella growth factor (CGF) extract, carbon sources and phytohormones on the biomass and lipid production in Chlorella vulgaris. CGF, extracted using hot water from Chlorella has been reported to possess various medicinal properties. However, in the present study, for the first time in C. vulgaris, CGF was found as a best growth stimulator by enhancing the biomass level (1.208 kg m⁻³) significantly on day 5. Gibberellin and citrate augmented the biomass by 0.935 kg m⁻³ and 1.025 kg m⁻³. Combination of CGF and phytohormones were more effective than CGF and carbon sources. Analysis of fatty acid methyl esters indicated that the ratio of saturated to unsaturated fatty acids is higher in cytokinin, abscisic acid and CGF, and are also rich in short chain carbon atoms, ideal criteria for biodiesel. Nitrogen starvation favoured synthesis of more unsaturated fatty acids than saturated. This study shows that CGF enhances the biomass and lipid significantly and thus can be used for large scale biomass production.