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基于直觉模糊ART神经网络的群事件检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
描述了态势评估系统中的目标编群问题、目标群处理流程和群事件的检测。结合直觉模糊贴近度理论,构造了直觉模糊ART神经网络。设计了网络的运行机制和网络权值向量的学习机制。给出了一个具体实例,检验了直觉模糊ART神经网络的目标编群效果,为群事件检测提供了一条有效途径。 相似文献
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ProSPer:一个支持proactive特性的通用型事件监控系统 总被引:1,自引:0,他引:1
大规模网络安全监控应用中需要对网络安全态势进行动态评估,在网络出现重大安全风险前进行proac-tive特性的有效防范.把网络安全监控系统建模为事件监控系统,对满足复合时序和属性值逻辑关系的多个事件进行关联,把多个原子事件复合为语义更丰富、更抽象的复合安全事件.已有研究提出了不同的复合事件检测模型,但缺乏proactive的事件监控能力.基于时序关系并不能提高事件监控的预测能力的假设.设计了基于top-k复合事件检测模型的事件监控系统ProSPer,为网络安全监控等应用系统提供proactive特性的事件监控能力.与已有的复合事件检测系统相比,ProSPer检测复合事件时无需读取全部成分事件,这种proactive特性是非常有意义的设计. 相似文献
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准确理解战场态势不仅需要获取战场元素的精确信息,而且需要掌握元素间复杂的语义关系。“关键事件”是指在战场态势感知中,对指挥员决策有重要影响的战场元素间的语义关系。提取和表现此类关系,可有效减少指挥员理解战场态势和把握战场重心的时间,从而促进快速决策。文中提出了利用本体和规则推理来捕获“关键事件”的方法,构建了战场态势核心本体,由于空间关系在“关键事件”中占有重要地位,因此基于Protege的plug-in机制.实现了SWRL语言对空间关系推理的支持。通过具体实例验汪了文中提出的“关键事件”提取方法的正确性和有效性。 相似文献
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分布式仿真中的虚拟战场态势可视化 总被引:2,自引:0,他引:2
基于分布式仿真对战场态势可视化的需求,本文探讨了虚拟现实技术在分布式仿真环境中的应用.在对虚拟战场态势建模基础上,建立了虚拟战场态势可视化系统,并给出了建立高层次可重用性的态势可视化系统所需关键技术的解决方案,包括态势可视化方案配置与基于事件触发的态势可视化更新. 相似文献
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利用战场势场函数方法提出了基于人工势场、时变人工势场的态势分析评估模型,通过建立的多层时变人工势场分析方法得到战场空间态势的多视图评估,为战场敌我双方力量对比、威胁评估、敌方战术意图识别等判断以及为作战指挥决策提供决策支持。通过仿真战场态势想定平台生成剧情证明了基于势场函数可视化分析方法的可行性。 相似文献
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战场态势估计是指挥决策的基础,如何进行合理的态势估计是当前战场指挥系统中最重要的组成部分;作为一种知识表示和进行概率推理的框架,贝叶斯网络在具有内在不确定性的推理和决策问题中得到了广泛的应用;因果推理是态势估计中的一个重要环节,用贝叶斯网络找出态势假设和事件之间的潜在关系,正是态势估计所需完成的功能;根据态势与事件之间不同的连接关系建立态势估计的贝叶斯网络模型,介绍贝叶斯网络推理算法和步骤,并给出实例仿真;结果表明,将贝叶斯网络用于态势估计,能够进行推理得到完整的战场态势信息,为决策提供依据。 相似文献
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态势估计就是从当前相关对象间的关系中推导出有意义的结论,形成态势分析报告、情况判断结论和战场综合态势图,为决策和指挥提供支持.论文提出了基于释案推理的态势估计方法,该方法是“大胆猜测”敌作战意图和行动预案,然后根据实时检测到的事件“小心求证”敌作战意图和行动预案.当事件的发生对“大胆猜测”的结论支持比较小或相矛盾时,放弃原猜测,并根据以往事件作出新的猜测和动态调整战场态势图,达到为瞬息万变的战场决策提供充裕时间的目的,案例仿真证明基于释案推理的态势估计方法是有效的. 相似文献