一种基于贝叶斯网络的作战重心评估模型

作战重心（Center of Gravity）是指战役体系中敌我双方的关键环节。作战重心评估是一个经验性、模糊性的过程。贝叶斯网络作为一种不确定知识表示模型,具有概率论及图论基础,对于解决复杂系统决策问题具有较强的优势,适合用于作战重心评估。文中提出并实现了一种基于贝叶斯网络推理的作战重心评估模型。通过该模型,可以定量地评估各个环节对于证据的重要程度,从而确定该作战过程中的作战重心。文中使用联合树（Clique Tree）算法进行贝叶斯网络精确推理,并详细阐述了推理过程中联合树建立,消息传递的过程。最后通过实例验证,基于贝叶斯网络推理的模型能够有效地对作战重心进行定量的评估。     

基于攻击树和CVSS的网络攻击效果评估方法

为有效解决网络攻击效果评估中对指标数据的过度依赖性,提高网络攻击效果评估的准确性,提出了一种基于攻击树和CVSS的网络攻击效果评估方法 。首先,采用攻击树模型描述系统可能存在的攻击路径,并利用模糊层次分析法对各叶节点的发生概率进行求解;然后,基于CVSS漏洞信息建立网络攻击效果量化评估模型;最后,采用实例进行验证分析说明。该方法能够充分利用己有的攻击行为研究成果,评估结果较为客观,且思路清晰,算法简单,具有较强的通用性和工程应用价值。     

作战模拟方法的水面舰艇反导作战效能评估

在对抗仿真的基础上研究了水面舰艇对来袭导弹的作战效能.在分析水面舰艇反导作战过程的基础上,结合水面舰艇反导的特点,提出了基于攻防对抗仿真的反导作战效能评估一般可采用的四个环节.并采用自顶向下的分析方法,建立了水面舰艇反导作战效能评估的指标体系.还对反导作战效能评估方法和仿真模型的建立、仿真平台设计等进行了研究.最后以两艘水面舰艇对抗为例评估了水面舰艇的反导作战效能.结果表明该方法合理可行.     

舰艇编队CEC系统作战效能模型研究

海上区域作战是一个比较复杂的问题,组织作战的关键是及时准确地协同舰艇编队各个火力平台,舰载CEC系统就是舰艇编队协同作战的中枢神经,可以有效地将舰艇编队武器系统结合成为一个整体。通过分析舰艇编队CEC系统组成及主要作战功能,确定了舰艇编队CEC系统的作战体系与作战效能指标,运用排队论法构建出舰艇编队CEC系统作战效能模型。分析表明,CEC系统比传统作战指挥系统更具有信息处理优势,对于提高舰艇编队的战斗力有着至关重要的作用。     

概率神经网络在舰艇冲击损伤决策中的应用

利用概率神经网络的分类功能,提出了一种新的易损性分析方法,该方法将受冲击舰艇易损性的评估问题作为一个分类问题进行处理,根据有限的学习样本建立了预测舰艇在冲击荷载作用下生命力的计算模型。对某舰艇主动力系统易损性的计算实例表明,该方法准确率较高。在数值实验中还分析了有关参数对系统损伤分类结果的影响。     

基于TFN-FAHP的舰船作战仿真系统可信度评估

为了对舰船作战仿真系统的可信度进行科学的评估,提出了基于TFN-FAHP的舰船作战仿真系统可信度评估的方法和具体步骤.首先分析影响舰船作战仿真系统可信度评估的具体指标因素,再将三角模糊数的概念与其基本运算应用在层次分析法之中,同时建立各个相关指标因素权重集,然后应用模糊综合评估法对对舰船作战仿真系统的可信度进行全面综合的评价,实验结果表明,该评估方法的应用解决了传统模糊层次分析法中人的主观判断模糊性的缺点,使评估结果更加趋于合理,是一个实用,有效的方法.     

基于损伤综合技术的潜艇战损评估仿真研究

潜艇是在特定的威胁下受到损伤,缺乏判断潜艇所受损伤程度的确切数据,因此利用单一的损伤分析技术或艇员指挥员的评判意见仿真评估时,都存在评估的不完整性,评估结果也有存在较大的风险性.为此在研究传统损伤技术和潜艇损伤历史纪录的基础上,定义了一种新的潜艇损伤综合技术.它是基于ER算法、战场损伤分析技术和潜艇损伤日志知识库的基础上构建的新的潜艇战场损伤评估模型.不同的仿真结果表明,基于损伤综合技术的潜艇作战系统战场损伤评估模型大大提高了评估的准确性,减少了不确定性信息,是潜艇战场损伤评估的有效工具.     

作战效能评估指标权重的确定

在武器系统作战效能模拟评估过程中,科学确定各评估指标的权重是做好评估工作的关键.主成分分析足多元统计学中解决多变量高维复杂系统的简便、有效的数学方法.根据武器系统作战效能模拟评估测评指标体系中各指标问的相关关系或各项指标值的变化程度,运用主成分分析法确定作战效能评估各指标的权重,避免了人为因素带来的偏差.通过舰艇对海作战败能评估实例论证,客观真实地反映了各评估指标在舰艇对海作战效能中的重要度差异.实验证明,主成分分析作为作战效能评估指标权重确定的一种定量分析方法,有着极其重要的现实意义.     

水面舰艇智能辅助决策系统研究

海军集团是联合作战的组成部分,该文以红蓝双方海上舰艇编队对抗为作战想定背景,以实时辅助指挥引导水面舰艇的作战行动为目的,采用面向分布式人工智能的理论技术方法,进行水面舰艇智能辅助决策系统研究,通过建立作战智能体作为MAS系统应用智能体的新概念,根据联合作战水面舰艇指挥系统的总体结构、作战信息流程和功能模块划分,给出了水面舰艇智能辅助决策MAS系统的Agent组成,Agent主体结构,Agent功能分类,系统的运行流程,最后提出和建立了作战指挥控制系统的MAS体系结构模板,构造了水面舰艇智能辅助决策形式化结构模型和构成框架,为解决联合作战水面舰艇作战指挥控制决策问题提出了一种新的思路和方法。     

基于战例的舰艇编队防潜作战辅助决策研究

舰艇编队防潜决策研究是目前海上编队作战研究中的重要方向;为了有效应对舰艇编队防潜作战辅助决策的复杂性,提高编队防潜作战效能,首先对其复杂性和表象进行了分析,提出采用定性定量相结合的决策方法解决防潜作战辅助决策的复杂性问题;其次,通过对已有辅助决策方法进行比较和筛选,将基于案例和识别优先决策方法相结合提出了基于战例的协作识别优先决策方法,该方法采用战例描述识别优先决策模型中经验知识,并根据辅助决策的协同性特点为模型增加了协作模块;根据该方法开发的仿真系统运行结果表明应用该方法构建的原型系统能够较好地支持具体想定背景下编队对潜防御中的指挥决策问题.