基于改进PSO的规则提取方法

为解决飞行动作识别规则的自动提取问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的飞行动作规则提取方法。在对关键飞行参数特征量进行符号化的基础上,利用基于改进的动态惯性权重策略的离散二进制粒子群算法对符号化的各飞行参数特征量进行组合寻优,以找到能够完全表达飞行动作的识别规则。仿真实验表明,应用该方法得到的飞行动作识别规则简洁、有效,在实践中有良好的应用前景。     

基于派生谓词的STRIPS领域知识提取策略

领域知识的获取是智能规划研究中的重要内容之一.派生规则是一种基于逻辑推理的领域知识表示方法.在对动作模型和派生规则综合分析的基础上提出了基于派生谓词的STRIPS领域知识提取策略,并给出了该提取策略的算法描述.在规划求解过程中,利用提取所得的领域规则可减少派生规则的逻辑推导,从而提高规划效率.对任意一个规划领域,利用提...     

一种增量式规则提取算法

扩展了决策矩阵的定义，并在此基础上提出一种增量式规则提取算法(IREA)，该算法能够以增量的方式从样本数据中提取确定性和可能性规则．对于缺乏领域知识时的知识／规则获取具有重要使用价值．     

一种基于遗传算法的飞行动作识别方法

提出了一种基于遗传算法的飞行动作识别方法,用于建立飞行动作自动识别专家知识库。通过对遗传算法的改进,能够快速获取飞参数据中的飞行动作数字特征,该方法能得到简练的飞行动作识别规则。仿真结果证明该方法具有较强的实用性和推广性。     

粗集理论在空中目标威胁等级判断中的应用

针对目标进行威胁等级判断时,由于获得的空中目标属性信息的不完全性和不确定性带来的决策困难问题,采用把粗糙集理论引入到空战决策系统中,根据空战冗余信息是可以约简的结论,提出了一种利用粗糙集理论约简求取规则的决策算法。应用SOM网络离散化决策系统输入数据的连续属性值,利用粗集数据分析方法,从数据中提取出规则将输入映射到输出的子空间。通过粗集数据挖掘后提取的规则,不仅规则数目减少,且规则是不完全规则,因此特别适合对空战信息的融合。     

基于MDTW的飞行动作识别算法

科学评估飞行训练质量,对提高飞行员的飞行驾驶技术以及保障飞行安全具有重要意义。动作识别是飞行评估的一项基本内容,许多评估内容都是建立在获取动作序列的基础上的。在动态时间规整（DTW）的基础上提出了一种多元动态时间规整算法（MDTW）,通过多维融合的方法进行多元时间序列相似性运算。经实际应用验证,该算法有效提升了传统DTW动作识别的效率和准确性。     

从关系数据库中挖掘规则的粗集方法

利用粗集理论分析了关系数据库中属性间的因果关系，研究了从关系数据库中挖掘规则的方法，对该方法中条件属性的简化、提取规则的最小简化策略进行了详细讨论，给出了相应的算法。为从数据库中进行知识获取提供了一种新的途径。     

基于核属性的知识获取算法

Rough集理论是近年来发展起来的一种有效地处理不精确、不确定、含糊信息的数学理论方法,在机器学习、数据挖掘、智能数据分析、控制算法获取等领域取得了很大的成功.决策表是Rough Set理论的处理对象,用RoughSet对决策表进行规则提取通常有代数观和信息观两种主要理论和方法.使用哪一种方法提取的规则集更好是很多研究者的目标.本文针对Rough Set理论的核心内容之一的知识获取进行了研究,提出了一种基于属性重要性排序的知识获取算法,并且证明了在不相容系统中使用信息观方法比使用代数观的方法更好,能够提取更合理的规则集.     

快速多层次关联规则的挖掘

知识发现是指对原始数据进行分析，提取出隐含的，有用的规则，是当前快速发展的研究领域，是知识获取的重要方法，关联规则是知识发现的重要研究内容之一，本文提出了一种新的多层次关联规则挖掘算法ＭＬ＿ＡＲ，算法ＭＬ＿ＡＲ在挖掘过程中，只对最低概括层次上的候选系模式进行模式的匹配计算，求解出简化的频繁式集合，最后再求解各个概括层次上的繁频模式集合，算法ＭＬ＿ＡＲ有效地利用了概括的层次关系，减少了模式的匹配计算     

医疗诊断知识挖掘的区间合并与RS混合方法

针对医学诊断知识获取问题，提出了基于Rough Sets理论的知识获取方法，利用该理论对数据进行分析，推理出可能规则，并提出了一种概率优化规则。通过实例分析，具体说明了该方法的实现步骤，包括连续信息系统的离散化、信息系统的约简、决策规则提取、决策模型生成等。讨论了知识处理的完整过程，能够有效地解决专家系统中知识获取的瓶颈问题，为人工智能技术在医学诊断领域的应用提供了新的思路。     

空战战法训练系统目标机飞行轨迹实现

空战战法训练系统是运用仿真手段对指挥员和飞行员进行空战战法训练的虚拟系统,在该系统中,目标飞机的运动及其飞行轨迹生成是关系到系统成败的关键环节。首先分析确定了生成基于现有战法的目标飞机飞行轨迹的步骤;然后针对敌方飞机数据缺乏的实际状况,结合训练系统设计,在保证系统要求的前提下给出了考虑飞行极限参数的简化目标机仿真模型;根据现代空战特点选定了空战机动动作集,并设计了动作库;最后给出了根据时间步长推算的飞行轨迹简化计算模型。经实际检验,该模型可以有效地满足空战战法训练系统的需要。     

基于三支决策的飞机空战机动决策方法

为了提高战斗机在信息不充足条件下的机动决策能力,提出一种基于三支决策的飞机空战机动决策方法.首先,使用三支决策意图识别模型对目标意图进行识别;其次,将目标的作战意图因素引入到威胁评估中后,结合目标的威胁程度,提出基于三支决策的机动决策权重因子动态调整法;最后,使用模糊逻辑构建机动决策因子评价函数,并利用权值动态调整策略...     

直升机机动飞行的数学描述及仿真

直升机机动飞行的研究对于直升机空战战术具有十分重要的作用,为此首先介绍了直升机机动飞行的数学描述及仿真方法,即在直升机三自由度模型下用数学方法对直升机机动飞行轨迹进行描述,得出完成机动动作需要施加在直升机上的控制指令,通过指令转换模型将控制指令转换为操纵直升机的操纵量,然后在直升机飞行动力学模型下对机动飞行进行仿真。然后分别对直升机"加速减速"机动和"障碍滑雪"机动科目进行了数学描述和机动飞行仿真,仿真结果验证了数学描述及仿真方法的可行性。     

某大机动无人机基于飞行任务的敏捷性评估飞行科目设计与仿真

由于现代空战的特点，根据时间量级分类的单维度的敏捷性评估已经不能满足空战的需求。为了优化控制系统的设计，最大限度地发挥飞机的飞行性能，需要对大机动无人机进行基于飞行任务的敏捷性评估。针对大机动无人机敏捷性评估的特点，从20个标准评估机动任务集中选取了3种与某无人机实际使用相关性较强的飞行任务作为其评估机动，展开了无人机基于飞行任务的敏捷性评估和仿真验证。对选取的3种飞行任务进行了详细的敏捷性评估方法描述，在通用的无人机敏捷性评估仿真环境中对加入非线性飞行控制律的某大机动无人机进行了基于3种飞行任务的敏捷性评估仿真验证，根据评估结果对控制律进行调参，为控制律设计提供指南和优化依据。     

Autonomous Maneuver Decisions via Transfer Learning Pigeon-Inspired Optimization for UCAVs in Dogfight Engagements

This paper proposes an autonomous maneuver decision method using transfer learning pigeon-inspired optimization (TLPIO) for unmanned combat aerial vehicles (UCAVs) in dogfight engagements. Firstly, a nonlinear F-16 aircraft model and automatic control system are constructed by a MATLAB/Simulink platform. Secondly, a 3-degrees-of-freedom (3-DOF) aircraft model is used as a maneuvering command generator, and the expanded elemental maneuver library is designed, so that the aircraft state reachable set can be obtained. Then, the game matrix is composed with the air combat situation evaluation function calculated according to the angle and range threats. Finally, a key point is that the objective function to be optimized is designed using the game mixed strategy, and the optimal mixed strategy is obtained by TLPIO. Significantly, the proposed TLPIO does not initialize the population randomly, but adopts the transfer learning method based on Kullback-Leibler (KL) divergence to initialize the population, which improves the search accuracy of the optimization algorithm. Besides, the convergence and time complexity of TLPIO are discussed. Comparison analysis with other classical optimization algorithms highlights the advantage of TLPIO. In the simulation of air combat, three initial scenarios are set, namely, opposite, offensive and defensive conditions. The effectiveness performance of the proposed autonomous maneuver decision method is verified by simulation results.      

军用战机机动飞行动作识别知识库的建立

深入分析了军用战机在完成不同机动飞行时飞行参数的变化特征,基于飞行参数变化特征和领域专家人工识别飞行动作的先验知识建立了飞行动作识别知识库,重点讨论了飞行动作识别知识库的知识表达形式和知识库的组织结构等问题,研制了采用正向精确推理识别飞行动作的专家系统推理机。对大量的实际飞行数据的处理结果表明,基于该文建立的飞行动作识别知识库可快速、准确地识别各种机动飞行动作,从而为进一步客观评估军用战机飞行训练质量奠定了基础。     

基于运动分解和H-SVM的空战目标机动识别

目标机动识别是空战态势感知中的关键问题.针对现有识别方法主观因素较多、模型复杂、难以满足实时性和识别准确率不够高等问题,提出一种基于运动分解和层次支持向量机(hierarchical support vector machine, H-SVM)的机动识别方法.利用$v\text{-     

Reinforcement Learning Based Data Fusion Method for Multi-Sensors

In order to improve detection system robustness and reliability, multi-sensors fusion is used in modern air combat. In this paper, a data fusion method based on reinforcement learning is developed for multi-sensors. Initially, the cubic B-spline interpolation is used to solve time alignment problems of multi-source data. Then, the reinforcement learning based data fusion (RLBDF) method is proposed to obtain the fusion results. With the case that the priori knowledge of target is obtained, the fusion accuracy reinforcement is realized by the error between fused value and actual value. Furthermore, the Fisher information is instead used as the reward if the priori knowledge is unable to be obtained. Simulations results verify that the developed method is feasible and effective for the multi-sensors data fusion in air combat.      

一种基于知识的特技飞行动作快速识别方法

在分析复杂特技飞行动作特点的基础上，提出了一种基于知识的复杂特技飞行动作识别方法，采用自然语言建立了飞行动作识别知识库，研制了飞行动作识别推理机。该方法的优点是飞行动作识别的物理含义明确，知识库维护方便、扩展性好，飞行动作识别的准确率高，便于处理大批量的日常飞行数据。     

空战目标机规避仿真设计研究

针对传统对抗性空战模拟仿真中目标机不能根据战场态势和环境进行自身机动动作调整,缺乏自主智能性的缺陷,在分析机载雷达以及空空导弹的缺陷和不足的基础上,分别建立规避机载雷达机动数学模型及规避空空导弹机动数学模型.设计并建立机动规避专家控制规则库,仿真实现了具有智能机动决策机制的目标规避仿真机.仿真结果表明该智能目标机能够有效的选择自身机动方式,对雷达探测和导弹攻击进行规避躲闪,为模拟空战增添逼真的目标环境,对空战仿真训练具有实际意义.