航空装备智能保障系统论证研究

为适应未来智能化战争形态演变的大趋势，以及大规模持久作战保障和高机动敏捷保障的现实需求，支撑新一代航空装备发展，破解目前装备保障规模大、战备完好率低、出动准备时间长等瓶颈问题，急需将智能技术与装备保障有机结合起来，发展和构建新一代航空装备智能保障系统。剖析了高端对抗条件下航空装备保障现状、问题和需求，提出智能保障系统的概念、目标图像，并从态势感知、行动决策、作业执行、评估验证4个方面论证了发展智能保障系统的关键技术。     

基于GIS的装备保障资源可视化管理系统研究

阐述了一种基于GIS的装备保障资源可视化管理系统的设计，该设计利用先进的网络平台将GIS技术，智能决策技术，数据库技术等结合起来，实现保障资源的可视化和智能化管理，将会极大地提高我军装备保障资源的管理水平。     

航空装备测试技术体系及测试保障技术智能化发展分析

从剖析航空装备测试技术体系、综合保障测试技术及智能测试保障技术的概念出发，明确了航空装备测试技术的主要特点及其分类方法，构建了初步的航空装备测试技术体系架构，分析了人工智能、大数据、云计算、数字孪生、物联网等新技术在测试保障技术智能化过程中发挥的主要作用，希望该研究成果能够为未来构建完善的航空装备测试技术体系及测试保障技术智能化发展提供借鉴和指导。     

海上无人装备体系应用研究

随着无人技术、智能技术的深化发展,无人潜航器、无人水面艇、水下预置武器、无人机等海上无人装备作战能力不断增强,在海战中发挥着越来越重要的作用。主要分析了海上无人装备任务场景、作战样式、作战特点和能力需求,梳理了装备发展趋势和技术瓶颈难点,围绕海上无人装备体系能力的生成和应用,提出了开展无人装备体系建设的若干建议,以期抛砖引玉,共同应对未来智能海战的颠覆式变革。     

面向任务的装备保障能力评估模型研究

面向任务的装备保障能力评估是保障指挥决策的基础．本文给出了装备任务、保障过程以及保障资源之间关联关系的描述方法，提出了基于GOOPN的面向任务的装备保障能力评估建模方法．模型引入了公共库所及对象的模块表示，具有较好的模块性、重用性及可维护性．本文同时给出了一个实例．     

基于透明工作面的智能化开采概念、实现路径及关键技术

提出了以煤层透明化、综采装备透明化、决策及控制透明化为核心的基于透明工作面的智能化开采概念,即在综采工作面煤层地质增强感知的基础上实现工作面开采过程的全面感知、信息集成与分析、智能生产决策、综采装备自适应控制;从感知、分析、决策、执行4个层次指出了基于透明工作面的智能化开采实现路径,即煤层超前探测、“机-环”模型关联、采前规划决策及随采智能控制;阐述了基于透明工作面的智能化开采依托的三大关键技术,即地质勘探技术、综采装备定位技术及三维激光扫描技术。基于透明工作面的智能化开采以达到综采装备智能决策和自主执行为目标,可为最终实现无人化开采奠定坚实基础。     

航空装备技术保障质量控制预测

在航空装备保障控制优化预测问题的研究中,为加强航空装备技术保障质量控制,改进和提高航空装备技术保障质量,提高定性和定量决策能力,在系统分析航空装备技术保障质量评价指标的基础上,构建了航空装备技术保障质量评价指标体系,并针对历年航空装备故障信息分析了航空装备技术保障质量的现状,通过专家咨询法提出了相应的对策措施.运用改进的模糊层次分析法对对策措施的效果进行了预测分析.通过分析可知,“保障能力评估”、“以质量为中心的教育”、“年度保障评估”等措施对改善航空装备技术保障具有明显的控制作用.改进的模糊层次分析法收敛速度快、计算精度高,通过matlab程序仿真计算表明,改进模型科学合理、实用性强,预测结果客观正确.     

航空装备保障智能化发展认识与探讨

自新一代人工智能技术迅猛发展以来，世界各国在智能领域动作频繁，军事化应用明显有加速之势，给装备保障带来了变革性发展的机遇。紧密围绕作战-装备-技术-保障之间的依托关系，从作战需求、装备特点、装备设计、诊断测试和技术驱动等五个角度梳理了装备保障发展的关键因素，给出了装备保障60余载发展历程的诸多原因和显著成果；通过对未来作战模式和未来作战平台保障需求的前瞻性判断，分析了未来作战需求和装备牵引装备保障转变的典型技术特征；并在装备保障领域人工智能技术的发展和应用现状总结分析的基础上，系统地提出了装备保障智能化发展的建设性意见和建议，为国内装备保障智能化发展探索了一个可能的技术方向。     

基于贝叶斯网络的装备保障能力评估建模研究

装备保障能力的评估能够为装备保障指挥决策提供有力支持,评估建模是进行评估的重要部分.影响保障能力的因素具有非线性、开放性和不确定性等特点,贝叶斯网络能够有效处理此类问题.该文将贝叶斯网络应用到装备保障能力评估建模,采用结构化方法,提出了基于贝叶斯网络的装备保障能力评估建模流程,分析了每个过程中需要解决的问题.通过应用案...     

朴素贝叶斯及其在装备保障能力评估中的应用

全面、客观,准确地进行装备保障能力评估,对于我军装备战斗力形成与保持及指挥决策有着重要意义.针对现有装备保障能力评估指标体系中独立性原则,结合朴素贝叶斯独立性假设,提出将加权朴素贝叶斯应用于装备保障能力评估中的研究.以保障能力评估值为类变量,以指标要素为属性变量,通过样本训练,得到各属性加权值,构造出成熟的分类器以供调用.通过实验,证明其可行性,为装备保障能力评估提供参考.     

基于知识图谱的智能决策支持技术及应用研究

知识图谱是把复杂的领域知识通过数据挖掘、信息处理、知识计量和图形绘制而显示出来,解释知识领域的动态发展规律。知识图谱把所有不同种类的信息(heterogeneous information)连接在一起得到一个关系网络并从"关系"的角度去分析问题。知识图谱目前被广泛应用于智能搜索、智能问答等领域。提出了一种基于知识图谱的智能决策支持框架,用于解决传统决策支持系统存在的问题。通过大数据、知识图谱等海量知识分析和模型构建技术,结合决策支持系统,增强对问题的分解与处理、形成具有关系型网络的知识系统。最后结合电信领域中的经典决策案例,搭建基于知识图谱的欺诈电话智能决策支撑平台。和传统的决策支持系统比较,该研究方法的优点在于结合大数据处理方法提升了知识建模的算力和决策支持的效率,使实时处理大规模信息数据成为现实;基于知识图谱的关系型网络,提升了决策模型的准确性和关联相关性。     

企业离散式智能设备预测性维护综述

针对智能设备的大量使用且缺乏根据监测大数据进行故障自动分析、判断与处理的问题,研究了基于物联网技术、大数据技术、边云协同技术的智能设备预测性维护框架和模式.提出针对非智能设备安装传感器实现设备智能化的方法.指出边缘计算负责设备工况数据的实时采集、分析,可快速甄别设备故障并实时报警;云计算聚焦同类设备运行海量历史数据的挖掘和分析,形成故障自动预测分析和诊断模式并下载至智能边缘设备.在研究了模型驱动、数据驱动、概率统计驱动、数字孪生和概率数字孪生驱动等故障预测模式后,提出了采用数据驱动的多层级数据融合模式,为制定企业性智能设备维保方案提供借鉴作用.     

大数据智能决策

在全球信息化快速发展的背景下, 大数据已经成为一种战略资源.各行各业的决策活动在频度、广度及复杂性上较以往有着本质的不同.决策过程中的不确定性因素增多, 决策分析的难度不断加大.传统的数据分析方法以及基于人工经验的决策已难以满足大数据时代的决策需求, 大数据驱动的智能决策将成为决策研究的主旋律.该文结合大数据特性, 对大数据决策的特点进行了归纳, 并从智能决策支持系统、不确定性处理、信息融合、关联分析和增量分析等方面综述了大数据智能决策的研究与发展现状, 讨论了大数据智能决策依然面临的挑战, 并对一些潜在的研究方向进行了展望分析.     

合成旅装备保障能力评估体系研究

合成旅装备保障能力评估是检验装备保障训练效果、改进装备保障建设质量的重要手段。本文从分析合成旅装备保障力量、任务和特征入手,从评估理论与指导思想、评估组织机构、指标体系与评估标准、评估模型与方法、信息数据采集系统等方面分析合成旅装备保障能力评估体系内容,设计合成旅装备保障能力评估组织实施流程,可为合成旅装备保障能力评估工作的组织实施提供理论基础和方法支撑。     

水利舆情大数据分析平台设计及应用

针对水利舆情及业务工作对互联网舆情大数据的需求,研究利用大数据、自然语言处理等技术,基于多模态智能分析架构,采用知识图谱、信息萃取、价值识别等手段,开展信息价值点、敏感点、关键点、发酵点的发现及标引和提取,建设水利舆情大数据分析平台.平台运行有效地推动舆情工作及水利业务工作的融合,扩大水利舆情工作的深度和广度,验证水利业务系统利用互联网维度数据途径的可行性,打开互联网维度数据与水利业务数据叠加的发展空间,提升舆情大数据的价值密度,可为水利部门户网站、河(湖)长制管理、水资源管理、水资源大数据分析等业务系统,提供业务数据支持和分析决策支撑.     

基于灰色分析的电力四表合一数据智能集抄系统研究

为了提高电力四表合一数据智能集抄能力,提出一种基于灰色分析的电力四表合一数据智能集抄系统设计方法,采用多维传感器进行电力四表合一数据智能采集,对采集的电力四表合一数据进行智能信息融合处理,提取电力四表合一数据的灰色关联特征量,根据特征提取结果进行电力四表合一数据的智能融合和传输控制,结合嵌入式设计方法,进行电力四表合一数据的智能集抄系统设计,采用模糊集成控制方法,进行电力四表合一数据智能集抄系统的输出稳定性调节,结合灰色分析方法,实现电力四表合一数据智能集抄系统的大数据信息处理和智能开发设计。测试结果表明,设计的电力四表合一数据智能集抄系统具有很好的数据信息融合处理能力,系统的输出稳定性较高,可靠性较好。     

设备自诊断系统与数采管控体系论述

近年来,行业提出将信息化与产业的融合创新放在行业高质量发展的重要位置,提出由“制造”向“智造”转变。当前针对烟机设备的主要信息化手段多集中在设备状态监控、故障频次排序、设备故障原因等功能上的整合,主要是对烟机设备上原有各项数据进行后续的数据处理来实现。但是单纯依赖数据处理的方法无法及时有效地甄别出设备本体及工艺质量参数的异常。提出利用自诊断系统与数采管控体系弥补设备本体管控系统的短板,提升自动化生产的综合管控能力,并提出大数据应用方面的设想。     

多属性群决策权重调整自适应算法

研究多属性群决策中权重确定问题。对属性权重采用目标规划法进行优化;计算专家个体决策结果与群体决策结果的灰色关联度,据此对初始专家权重进行调整更新,进而调整更新初始群决策结果;根据2阶Minkowski距离继续对专家权重进行自适应调整,直至计算出稳定的专家权重和群决策结果。通过对风电机组设备供应商的评价表明了该方法的可行性与实用性。     

灰云逻辑及其智能决策支持系统

针对经典的数理逻辑不能满足智能决策决策支持系统对逻辑柔性化的要求,在分析各种经典和非经典逻辑的基础上,指出了智能决策决策支持系统的逻辑柔性化的发展趋势,并给出了一种基于灰云模型的具体的柔性逻辑——灰云逻辑。首先分析了智能决策支持系统对逻辑柔性化的需求,然后给出了灰云逻辑及基于灰云逻辑的智能决策支持系统,给出了灰云逻辑的具体表示形式,并给出了基于灰云逻辑的具体的知识推理方法。最后,给出了基于灰云逻辑的智能决策支持系统框架和原理。其研究特点在于明确了智能决策决策支持系统的逻辑柔性化的发展方向,并给出了一种表示信息不完全性和随机性的具体的柔性逻辑推理方法。     

从政策研究视角看大数据对科研管理与决策的影响

在大数据时代,数据已成为重要的战略性资源,正在对社会管理的各项决策产生越来越重要的影响。本文从政策研究角度分析了在科研管理领域运用大数据辅助科研管理及其决策,并以中科院管理信息化发展为例讨论了运用大数据的可行性;提出在科研管理领域应当重视对大数据价值的深入分析与挖掘,推动科研管理与决策机制从业务驱动向数据驱动转变,从精细化的单项管理走向趋势化的复合管理;应当围绕科技创新在国家发展全局的核心位置,加强顶层战略部署,政策引导,有序推进,发挥大数据关联共享、智慧决策的优势,推进大数据时代的科研管理与决策支持环境建设。