基于任务空间概念模型的导弹作战想定研究

作战想定是军事仿真领域不可缺少的重要组成部分.在目前的军事建模与仿真中,作战想定与仿真模型之间通常都是紧耦合的,由此带来了仿真成员、仿真系统可重用性差等诸多缺点.针对此,基于任务空间概念模型(CMMS)的思想,探讨了CMMS与想定的关系,分析了常规导弹作战想定中需要描述的主要内容,对导弹作战想定中的基本要素进行了分析抽取,并对其进行标准化、规范化的抽象描述,以实现想定与仿真系统相分离.最后,给出了想定数据库中基本表的结构和关系.     

步兵分队作战仿真军事概念模型研究

面向步兵分队作战效能评估需求,针对步兵分队作战仿真系统的研制,基于任务空间概念模型(CMMS)开展军事概念模型的研究.介绍了军事概念模型的基本定义及其在军事仿真中的作用,阐述了CMMS的定义和组成.针对步兵分队作战仿真建立了军事概念模型,包括想定概念描述、作战实体概念描述、战斗指挥概念描述、战斗行动概念描述和战斗动作概念描述五大部分,为步兵分队作战仿真系统的详细设计和实现奠定了基础.     

基于可拓知识模型的决策评价系统的研究与实现

该文结合循环经济发展评价指标体系特征,以可拓学的物元模型和可拓集合、关联函数理论为基础,结合层次分析法,建立了研究复杂指标体系和评价模型的可拓知识表示方法和实现方法,并给出了面向对象的可拓知识表示框架和知识库的逻辑设计。     

基于可拓学和HowNet的策略生成系统研究进展

在已有可拓策略生成系统框架基础上,利用可拓信息-知识-策略形式化表示体系、HowNet的知识系统描述语言(KDML)和Agent的智能引导,建立了基于可拓学和HowNet的策略生成系统的基本流程和系统框架结构,增强了可拓策略生成系统解决矛盾问题的能力,改善了知识资源缺乏问题,提高了其问题模型建立的准确性和知识处理能力。初步的应用显示了该研究的优越性。把可拓学和HowNet这2个中国原创的理论和应用工具相结合研究策略生成系统,将使这项有别于传统研究思路的基础研究取得重要突破,产生具有完全自主知识产权的成果。这也是为将来能实现矛盾问题的智能化处理作基础性的工作。     

移动机器人可拓控制器的设计

路径规划技术是移动机器人研究领域的关键技术之一,是移动机器人完成任务的安全保障.针对在环境障碍物信息未知的情况下移动机器人的路径规划问题,将可拓学理论与机器人路径规划结合,建立了机器人物元模型,分析了其可拓性在不同的环境下的应用,并结合机器人全局与局部路径规划方法的特点,设计了基于可拓控制的路径规划控制器,仿真结果证明了该方法的可靠性和有效性.     

任务空间概念模型执行机制初探

任务空间概念模型（CMMS）是建立作战模拟系统的根据,概念模型的错误,将直接导致作战模拟系统运行结果不可信.因此,任务空间概念模型的质量非常关键,如何对任务空间概念模型进行校核、验证与确认（VV＆A）是一个非常值得研究的问题.该文在建立任务空间概念模型的形式化描述的基础上,建立了任务空间概念模型的执行机制,并提出了通过概念执行来对模型进行检查的方法.结果表明,通过概念执行,可以挖掘概念模型在结构上和逻辑上的一些错误.     

导弹武器系统任务空间概念模型开发

为了构建导弹武器系统执行战略反击使命的任务空间概念模型,保证模型的互操作性和可重用性,研究了任务空间概念模型的形式化描述,突出了任务空间概念模型中核心元素之间的关系。利用UML建立了战略反击作战使命的任务空间概念模型。分析了执行战略反击使命的特点,抽象出任务空间概念模型的核心元素,重点描述了实体间的关系、任务间的关系、条件与任务的关系、交互与任务、实体的关系等核心元素之间的关系。最后讨论了模型验证的方法。实践证明,以核心元素及其关系描述任务空间概念模型的方法可操作性较强,建立的模型也容易理解。     

不确定知识的可拓表示和推理研究

先通过对知识表示和可拓学的描述,在可信度的基础上提出一种新的不确定知识可拓表示的模型,再进行可拓推理,在推理策略方面进行改进,得到一种可拓启发式搜索算法EHSA。     

基于图解特征语义认知的产品设计过程知识模型

针对产品造型设计过程知识表征,提出基于图解语义认知的产品设计过程知识模 型。分析产品的本体语义及产品设计过程知识,结合可拓学基元理论构建产品设计过程的知识 表征基元模型,提出可拓原点基元及可拓向量概念,实现设计过程--设计生长、设计收敛及 设计优化的知识表征。在产品设计过程知识基元表征模型基础上,提出基于图解语义的实例库 聚类方法模型。以机床装备造型设计为例,验证了该方法的可行性,为产品造型设计提供一种 形式化与量化相结合的设计参考方法。     

可拓神经网络在变压器故障诊断中的应用

可拓神经网络是一类新的神经网络,它结合了可拓学理论和人工神经网络技术。可拓神经网络已经在模式识别、故障诊断、分类聚类等领域有了成功的应用。针对变压器故障诊断的特点,提出一种基于可拓神经网络的电力变压器故障诊断方法。介绍了可拓神经网络;构造了基于可拓神经网络的故障诊断模型和算法设计,并将其应用到电力变压器的诊断识别;通过仿真实验验证了该方法简单易行、训练误差小、收敛时间快等优点。该方法具有一定的应用及推广能力。     

任务空间概念模型专家确认方法研究

任务空间概念模型是建立作战模拟系统的根据,概念模型的错误,将直接导致作战模拟系统运行结果不可信。所以,任务空间概念模型自身的校核、验证与确认（VV＆A）是一个非常值得关注的问题。该文只研究概念模型的确认。由于概念模型注重描述领域内的定性内容,概念模型的执行只可能是一种概念上的执行,不可能输出精确的数据,所以,传统的通过分析输出数据的方法已经不能适应任务空间概念模型的特点。该文借鉴层次分析法（AHP）思想,提出了一种可操作性较好的两阶段专家法确认方法。     

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研究了基于空间数据仓库的一种决策分析工具--空间在线分析处理(OLAP)的支撑技术.将普通数据立方体与空间数据立方体进行比较,提出空间数据立方体的维和度量的建模方法,解决了空间维与非空间维、空间度量与数值度量的集成建模问题.     

面向对象的防空反导仿真系统研究

为了仿真现代防空反导作战中多目标与多防空武器平台之间的攻防对抗过程，构建了一个名为ATBMS的面向对象的防空反导仿真系统。文章不仅对在仿真系统进行概念层次描述的基础上所构建的CMMS系统地转换为面向对象的仿真模型这一过程进行了分析，同时，在一定军事背景下，还将CMMS中普通的表示模块有效地用于仿真想定的设计与生成。通过封装源于仿真结构的一部分的主模块信息队列，从用于特定应用想定的可扩张问题主模块分离出来的相对静态仿真结构可提供给用户模块性和扩张性等特性。     

融合实体描述信息和邻居节点特征的知识表示学习方法

知识图谱表示学习旨在将实体和关系映射到一个低维稠密的向量空间中。现有的大多数相关模型更注重于学习三元组的结构特征,忽略了三元组内的实体关系的语义信息特征和三元组外的实体描述信息特征,因此知识表达能力较差。针对以上问题,提出了一种融合多源信息的知识表示学习模型BAGAT。首先,结合知识图谱特征来构造三元组实体目标节点和邻居节点,并使用图注意力网络（GAT）聚合三元组结构的语义信息表示;然后,使用BERT词向量模型对实体描述信息进行嵌入表示;最后,将两种表示方法映射到同一个向量空间中进行联合知识表示学习。实验结果表明,BAGAT性能较其他模型有较大提升,在公共数据集FB15K-237链接预测任务的Hits@1与Hits@10指标上,与翻译模型TransE相比分别提升了25.9个百分点和22.0个百分点,与图神经网络模型KBGAT相比分别提升了1.8个百分点和3.5个百分点。可见,融合实体描述信息和三元组结构语义信息的多源信息表示方法可以获得更强的表示学习能力。     

小波高频子带变换裁剪阈值SAMP算法研究

文中首先针对离散小波变换（ DWT）破坏了低频逼近系数之间的相关性,导致重构质量变差的问题,提出小波高频子带变换（ HFSBWT）的稀疏表示方法。其次针对稀疏度自适应匹配追踪（ SAMP）算法的原子候选集在每次迭代时成倍增加造成存储空间浪费和重构时间变长等问题,提出裁剪阈值稀疏度自适应匹配追踪（ CTSAMP）算法。最后仿真结果表明：对于同一重构算法,小波高频子带变换的图像重构峰值信噪比提高3 dB左右。在小波高频子带变换稀疏表示后采用裁剪阈值稀疏度自适应匹配追踪算法,重构图像的性能有了明显的提高,重构时间缩短一半。     

基于案例推理的ISP知识重用方法

针对企业信息化中信息系统规划(ISP)在较大程度上依赖先前规划经验和知识的特点,为有效支持ISP知识重用和管理创新,将案例推理技术应用于ISP知识重用的全过程,提出基于案例推理的ISP知识重用方法(HRM KGANNA),研究应用框架、案例表示、案例检索算法与重用等关键技术。通过组织案例库进行ISP知识检索实验,结果表明HRM KGANNA法具有良好的准确性和较高的效率。     

基于源语言句法增强解码的神经机器翻译方法

当前性能最优的机器翻译模型之一Transformer基于标准的端到端结构,仅依赖于平行句对,默认模型能够自动学习语料中的知识;但这种建模方式缺乏显式的引导,不能有效挖掘深层语言知识,特别是在语料规模和质量受限的低资源环境下,句子解码缺乏先验约束,从而造成译文质量下降。为了缓解上述问题,提出了基于源语言句法增强解码的神经机器翻译（SSED）方法,显式地引入源语句句法信息指导解码。所提方法首先利用源语句句法信息构造句法感知的遮挡机制,引导编码自注意力生成一个额外的句法相关表征;然后将句法相关表征作为原句表征的补充,通过注意力机制融入解码,共同指导目标语言的生成,实现对模型的先验句法增强。在多个IWSLT及WMT标准机器翻译评测任务测试集上的实验结果显示,与Transformer基线模型相比,所提方法的BLEU值提高了0.84~3.41,达到了句法相关研究的最先进水平。句法信息与自注意力机制融合是有效的,利用源语言句法可指导神经机器翻译系统的解码过程,显著提高译文质量。     

基于非负矩阵分解的GPR高频杂波抑制

针对探地雷达（ground penetrating radar,GPR）采集数据时会产生高频杂波影响地下目标自动识别的问题。提出了一种基于变分贝叶斯的GPR图像非负矩阵分解方法（probability nonnegative matrix factorization,PNMF）。该方法使用变分贝叶斯模型对非负矩阵分解的基矩阵和系数矩阵进行近似推理,得到杂波成分的低秩矩阵表示,进而将杂波从图像中分离出来。实验过程采用模拟和实测数据进行对比分析,通过信噪比和视觉质量结果验证了PNMF对杂波有较好的抑制作用,具有较好的鲁棒性。     

任务空间概念模型(CMMS)研究

任务空间概念模型（Conceptual Models of the Mission Space,CMMS）是美国建模与仿真主计划提出的三大目标之一,与HLA、DS共同组成M＆S的技术框架,它是对真实世界的、独立于仿真的首次抽象,即有关真实世界军事行动过程（功能、任务、行动和状态等）、实体（人员、单位、机制和系统）、交互（控制、转换、信息）的概念性描述.该文通过对任务空间概念模型的定义、组成、过程及位置等理论的阐述,使大家对CMMS有一定的认识.然后通过对CMMS与系统仿真开发过程中的几个关键因素之间的关系进行的分析,使大家进一步认识CMMS作为作战人员的真实世界和仿真开发人员的综合世界在仿真开发过程中所起到的桥梁作用,它对建模与仿真的互操作与重用有着重要的意义.