面向CBR的末段高层反导 部署案例库构建与使用

为了使基于案例推理（CBR）技术在末段高层反导部署中的应用能更好地提高反导部署的效率，研究了末段高层反导部署案例库的构建与使用问题。 首先，研究了案例库的组织与构建问题，主要围绕案例的表达、案例库的组织结构和案例库的构建流程展开；其次，研究了案例库的应用，其核心内容是相似案例的检索匹配，并给出了实例分析；最后，研究了案例库的精简问题。     

基于范例推理的高速公路事件管理系统

针对高速公路事件的特性,将人工智能中的范例推理引入了高速公路突发事件管理中.介绍了范例推理流程,主要包括检索模块、重用模块、修正模块和保存模块.根据CBR推理的基本原则对CBR的工作过程进行了修正,同时提出了相应的高速公路紧急事件管理系统的架构.在该架构中,一个完整的范例包括3个部分,分别是范例表述部分、决策响应预案部分和有效性评价部分.范例表述使用的是属性一值的表示方式.范例检索模块采用基于层次范例的结构辅以权重计算的方法来进行范例的相似度计算,最后,应用这些方法实现了基于范例的高速公路紧急事件管理系统,并且配合基于规则推理的RK-IMS紧急事件管理系统使用.实际应用表明,将范例推理用于高速公路突发事件管理系统的研究,能有效发挥高速公路相关资源的功效,提高高速公路突发事件管理系统的水平.     

CBR和RBR的无人机自主空战战术决策

针对空战中无人作战飞机战术决策自主化问题,提出了基于案例推理（CBR）和规则推理(RBR)的战术决策方法。在剖析战术决策案例特征的基础上,设计了一种基于框架结构的案例表示方法,并引入结构相似度和云模型理论,以改进传统的最近邻检索算法。最后,利用基于案例推理和规则推理设计的战术决策GUI界面,能够快速地从库中检索出与当前空战态势最匹配的战术决策源案例,证明了该方法具有较好的有效性。     

上海2010年世博会信息化集成与管理系统研究

从世博会六大类人群的现实需求出发,提出了2010年上海世博会信息化集成与管理系统的功能框架.研究了实现该框架的关键技术,包括数据集成技术、网络安全监控技术、CBR（基于案例的推理）应急预案以及门户技术等.     

基于着色Petri 网(CPN)在案例推理(CBR)中的应用研究

案例推理（CBR）是人工智能的一种新求解方法,其中案例检索（case retrieval）是案例推理过程的一个重要环节。在CBR基础上引入了Petri网理论,建立了眼科疾病诊治基于案例推理的着色Petri网（CPN）模型,研究探讨了该模型在CBR系统的案例检索中的实际应用。     

案例推理和规则推理结合的紧急预案信息系统

将基于案例推理（CBR）与基于规则推理（RBR）两种人工智能技术相结合，引入到紧急预案信息系统的系统设计中，设计了系统的结构和工作流程并对系统实现的主要技术，预案和知识的表示，案例的存储结构，案例检索，案例适配与系统学习进行了探讨和构想。     

CBR和RBR在GSM无线网络优化中的应用

基于案例的推理（CBR）和基于规则的推理（RBR）是人工智能中两种实用有效的推理,通过CBR和RBR在GSM无线网络优化中的应用,着重探讨了合并两种推理技术的知识表示和推理机制。     

基于案例推理的旋转机械故障诊断系统研究

针对大型旋转机械结构复杂,故障现象难以用结构化知识表示,故障诊断规则难以提炼的特点,将基于案例推理(CBR)方法应用于旋转机械故障诊断。从旋转机械故障诊断的需求出发,在分析旋转机械故障诊断知识特点的基础上,对故障诊断系统的总体结构、故障案例库的构建、案例相似度匹配、案例调整和学习等CBR方法的关键技术进行了研究。重点设计了故障案例表示方法,采用基于三标度的层次分析法(AHP)确定案例征兆权值。提出了改进的最近邻法计算案例相似度,可以从征兆名称、征兆值、权值三方面对案例进行精确匹配。提出了基于案例审核的学习机制,可以充分发挥不同人员的作用。开发了基于CBR的旋转机械故障诊断系统原型,并给出了应用实例。     

弹道导弹防御系统反导作战的SD模型研究

弹道导弹防御系统作为反导作战的主要平台,作战能力如何越来越被关注.利用系统动力学(SD)理论通过作战模拟的方法进行弹道导弹防御系统反导作战的研究是一种有效的途径.给出了反导作战效能评估的SD模型框架,分析了反导作战中诸要素的影响关系,建立了反导作战SD模型,并进行了模型的仿真实验,结果分析和建模案例表明了SD理论研究反导作战的可行性和有效性.     

基于事例推理系统中检索策略的分析与研究

讨论了基于事例推理(CBR)在人工智能系统中的作用,分析了常用的CBR检索算法,并着重研究了提高系统检索效率问题.针对CBR系统的关键性问题事例检索,提出了一种分级检索算法与最近相邻算法相结合的检索策略(L&NCBR),分析了在精确匹配与非精确匹配情况下该策略的效率,并给出了基于L&NCBR的智能推理系统运行情况分析.结果表明L&NCBR策略在提高系统检索的稳定性和效率方面是有效的.     

基于模板的天基预警系统目标性质匹配模型与仿真实现

防空反导作战过程中,地面反导指控系统为达成早期识别并估计弹道目标攻击企图,以提高防空反导系统拦截效率的目的,需要天基预警系统提供目标信息支援保障。基于天基预警系统的目标信息采用有效的匹配模型能够实现对弹道目标的快速发现及性质确认。以天基预警系统目标性质匹配模型与算法为研究重点,在建立反导天基预警系统测量模型的基础上,以仿真方法初步实现了目标性质匹配模型。仿真结果表明:所建立的匹配模型与算法具有较好的应用价值,可为反导指控系统的构建与完善提供一定参考。     

基于连续Hopfield网络的反导火力分配优化

为缩短防空火力分配模型解算时间,提高防空火力分配的鲁棒性,应用Hopfield神经网络对反导火力分配问题进行了研究。以反导火力分配为研究对象,建立了反导火力分配模型,以提高反导战场管理的智能化。提出了基于连续Hopfield神经网络的反导火力分配优化算法,并对该算法进行了收敛性和稳定性分析;最后应用实例验证了模型的有效性。     

直接分配到弹的双层反导火力规划模型

反导作战火力运用是反导力量建设的核心内容之一,末段双层反导火力规划是一个复杂的不确定多约束条件优化问题,对火力规划进行了问题分析、弹-目分配时机分析和模型假设;分2个阶段建立了直接分配到弹的末段双层反导火力规划模型,模型重点考虑拦截目标与拦截弹杀伤时间窗口的对应关系,建立起武器系统拦截弹与来袭目标的弹-目对应分配关系,提供一种新的、快速的双层反导火力规划方法。     

航母编队一体化反导效能评估

对航母编队反导拦截能力评估的准确性将影响中方导弹突防作战效能分析及任务筹划,因此展开航母编队一体化反导的效能评估模型构建和仿真分析。以美军典型航母战斗群为研究对象,分析其防空反导系统架构以及作战流程,并基于关键参数对探测雷达、拦截弹、密集阵、干扰装置等重要环节进行了机理分析与模型构建、优化,同时结合蓝方来袭武器状态参数进行了子系统效能概率以及联合反导概率分析。最后以典型阵位下的航母编队反导效能评估为例,验证了模型的可行性。仿真结果表明当航母编队在200 km以上的距离有效探测到飞行速度低于12 Ma的来袭弹时,其反导成功率能够达到90%以上。     

复杂电磁环境对舰载弹炮结合武器系统反导作战的影响研究

复杂电磁环境已经成为现代海战场的重要特征和突出表现.该文介绍了海战场复杂电磁环境的构成、特点和对舰载弹炮结合武器系统反导作战的影响,旨在认识复杂电磁环境,掌握其特点规律,并采取相应的措施和应对之策,提高舰戴弹炮结合武器系统在未来复杂电磁环境中的反导作战能力.     

基于阶段权和可能势的反导作战方案评估

针对反导作战方案评估的现实需求,提出了一种基于阶段权和可能势的方案评估方法.首先,在分析现有军事方案评估方法的基础上,提出了方案分段动态评估思想,并设计了阶段权度量公式;然后,构建了作战方案的评估指标体系,并结合相对确定可能势、相对乐观可能势、相对悲观可能势和广义势等度量,对反导作战方案评估方法具体环节进行了设计；最后,结合举例,对所提方法及其关键环节进行了验证分析.结果证明:所提方法不仅能有效解决反导作战方案评估问题,而且有助于指挥员做出带有偏好信息的优选决策.     

反导作战任务分配方法

为充分发挥反导体系的作战能力,探讨了多任务与多资源的多属性匹配问题。以任务为中心进行反导任务分配,给出了多任务分配问题的描述。结合反导资源作战使用的实际情况,分析作战任务和资源的多维属性。通过引入资源能力负载系数,定义任务需求与资源能力之间的矢量距离。以资源冗余和最小化协同负载策略为优化原则,建立了任务分配数学模型。借鉴和改进多维动态列表规划算法的思想,设计了具体的求解步骤,确定了任务选择资源的优先级。通过案例分析,验证了所提方法的适用性。     

几种模式匹配算法的效率分析

分析几种模式匹配算法如KMP、BM、RK、SO。通过上机实验对这些算法的匹配时间进行测试,结果表明在这些模式匹配算法中BM算法是速度最快效率最高的算法。     

分块法的模式匹配算法的研究

为提高模式匹配算法性能,介绍经典的模式匹配算法Byoer-Moore和Sunday,分析它们改进后的效率,根据分块法的特点,提出一种新的分块模式匹配(block pattern matching,BPM)算法?BPM算法在预处理阶段先确定模式串的首字符在文本串的位置,再确定此字符后长度等于模式串长度的字符是否等于模式串的尾字符,若符合条件,采用单链表存储结构进行存储,在匹配阶段,利用单链表信息进行双向匹配?实验结果表明,BPM算法大大减少了匹配次数和字符比较个数,从而提高匹配效率?