美军无人系统跨域协同作战能力发展研究

美军将无人系统作为其保持军事技术优势的主要手段之一。当前,美军现役各类无人系统已具备较强作战能力,但仍在不断应用新技术、快速发展新型号,推出全新的作战构想和作战概念,其中“跨域”思想强调无人系统在作战中的跨域协同,以实现在未来战场上无人系统作战能力的“倍增”。本文重点研究美军无人系统的跨域协同作战,梳理了美军当前关于无人系统跨域协同作战的顶层规划;从作战体系的高度,对美军无人系统跨域协同的测试与运用进行研究;对美军无人系统跨域协同作战的关键技术发展趋势进行分析;并评估了美军无人系统在跨域协同作战体系下的作战效能。     

基于XMSF的舰船全数字仿真系统架构设计

论文结合舰船装备仿真训练的实际需求,针对现有仿真系统在配置灵活性、可维护性、可移植性以及可组合性等方面存在的问题,以可扩展建模与仿真框架(XMSF)为支撑技术,构建三层舰船全数字仿真系统架构,定义了资源层、服务层和应用层的具体内容,对资源层所涉及的资源进行分类并给出每类资源的含义.将服务层划分为基础服务子层和仿真应用服务子层,分别对其进行了相关说明.根据舰船仿真训练的具体使用需求,将应用层划分为教控台、操控台和功能台,并进一步按照部门、专业、岗位和舱室划分,便于实施全系统、分层次、分阶段的仿真训练,并在该框架基础上实现了某型潜艇仿真训练系统.     

语义Web中的本体匹配研究

随着本体应用的快速发展,本体数量大幅增长,这些本体描述的内容存在重复和关联,但在本体模式上却表现各异。本体匹配旨在识别异构本体中存在语义关联的实体,并建立它们之间匹配关系。它对于消除本体异构、实现本体集成和数据融合等具有重要作用。形式化定义了语义Web中的本体匹配问题,并从本体匹配方法、本体匹配挑战和本体匹配原型系统3个方面调研了最新研究进展,旨在为进一步研究指明方向。     

基于遗传规划和主动学习的本体实例匹配

针对现有实例匹配方法存在的准确率和学习效率不高的问题,提出了一种新的基于遗传规划和主动学习的链接规则学习方法,并用于本体实例匹配。设计了更合理的链接规则表示,并针对链接规则的特点,对遗传规划的初始种群产生、适应度函数和进化算子进行了详细设计。提出了一种考虑样本相关性的主动学习采样策略,使得稀有样本被优先训练。实验结果表明,该方法不仅学习效率更高,而且能够学习出高质量的链接规则,取得了较好的本体实例匹配结果。     

基于模块化的大规模本体映射方法

映射效率对于动态映射的应用至关重要,因此文中提出基于模块化的大规模本体映射方法。通过加权的基于距离和基于信息量的方法计算本体概念的相似度,利用改进的凝聚层次聚类算法对概念进行聚类,并以此抽取子本体,最后设计基于信息检索的技术发现异构本体中的相关子本体。该方法有效缩小候选匹配的搜索空间,达到减少时间复杂度的目的。实验表明,文中方法可在保证映射结果质量的同时提升映射效率。     

基于灰色模型的电子装备可靠性预测模型

装备可靠性一直是全寿命周期保障工作的重要内容.结合电子装备的特点,假设装备各单元基于指数分布,提出一种可靠性预测模型.建立装备可靠性与其各单元可靠性的关系模型,同时提出一种非等间隔的GM(1,1)模型来预测各单元的可靠性.通过实例,对给出的方法进行了可靠性预测.经过精度检验说明该方法的有效性.