国家自然科学基金(61174035)
- 作品数：8 被引量：37H指数：3
- 相关作者：贺筱媛胡晓峰陶九阳吴琳司光亚更多>>
- 相关机构：国防大学中国人民解放军炮兵指挥学院中国北方电子设备研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术兵器科学与技术自然科学总论电气工程更多>>
- 基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型被引量：1
- 2020年
- 对飞行目标类型的准确识别是空中作战意图识别的前提和基础。针对当前各类识别模型在训练样本较少时,较难同时获得模型的稳定性和较好的泛化能力且在线学习能力较差的问题,提出了一种基于异态集成学习的飞行目标辅助识别模型,将k近邻学习模型与BP神经网络模型进行整合,使模型兼具训练稳定性与较好的泛化能力;通过算法设计,模型具有了整体动态更新的能力。基于某作战仿真系统完成飞行目标识别实验,对比了该模型与各类模型的性能表现。实验结果显示所提出的模型识别正确率稳定在90%左右,且在个体学习器的基础上至少提高2%。
- 刘戎翔贺筱媛陶九阳
- 关键词：BP神经网络模型
- 基于生成对抗网络的防空体系态势辅助分析
- 2022年
- 针对当前从体系视角对防空体系进行态势分析的模型较为缺乏,且模型结果不易于指挥员分析理解的问题,提出了基于生成对抗网络的防空体系态势辅助分析模型。首先,通过图形化的方法对防空体系态势信息以及作战能力进行描述,便于人类指挥员更好的理解。然后,利用生成对抗网络模拟人类指挥员态势分析的过程,从浅层态势特征推理得到防空体系能力图。最后,利用多个指标对各类模型的结果进行对比。实验结果表明,所提模型可以从体系视角进行分析,得到防空体系能力图,生成图像的准确率较其他模型至少提高34.1%。
- 刘戎翔吴琳谢智歌刘虹麟
- 关键词：防空体系
- 电力Cyber-Physical系统建模仿真研究综述被引量：5
- 2012年
- 现代电力系统已发展成为具有典型Cyber-Physical Systems(CPS)特征的复杂系统,对电力系统运行带来巨大效益的同时,也面临着网络电磁攻击(Cyber Attacks)的严峻挑战。国外部分知名研究机构针对安全威胁开展了一系列卓有成效的建模与仿真研究。将典型的研究成果分为面向安全评估、面向关联关系和面向实验分析的三大类进行综述,但在今后的发展趋势方面存在不足。通过综述可以借鉴国外经验,提升对电力系统建设的研究水平,也有助于进一步强化对现代电力系统安全性的认识。
- 徐义司光亚智韬
- 关键词：电力系统建模仿真
- 互联网基础设施建模仿真研究进展被引量：2
- 2016年
- 互联网基础设施是关乎国家安全的重要基础设施,面临着多样化的威胁,网络安全研究人员无法直接对对象进行研究和分析。利用建模仿真手段可以增强对影响互联网安全的内在机理的认识,可以量化评估互联网在不同毁伤场景下的网络化效应,逐渐成为研究互联网安全问题的主要手段。突破了以往的单纯论述互联网静态拓扑结构的研究视角,系统介绍了互联网基础设施建模仿真的主要研究内容,从国家安全基础设施保护、网络空间安全演习、网络工程和网络病毒传播这四个研究方向重点论述了美欧等发达国家在互联网基础设施建模仿真研究上的最新进展,给出了未来研究与发展的趋势。
- 吴元立司光亚付剑罗批
- 关键词：互联网基础设施网络建模网络安全
- 战役态势认知的概念框架被引量：14
- 2019年
- 战役指挥人员根据态势认知进行决策,态势认知不足将导致决策错误。如何开发战役态势认知智能辅助系统,以辅助战役指挥官动态认知战役态势是一个亟待解决的问题。对态势认知概念进行了介绍;对战役态势概念和要素进行了分析;根据战役态势特点构建了战役态势认知框架,描述了框架各个组成部分的功能、作用和主要模型。所提出的战役态势认知的概念框架可以为战役态势认知智能辅助系统提供指导。
- 吕学志吕学志胡晓峰吴琳
- 关键词：战役联合作战
- 认知仿真:是复杂系统建模的新途径吗?被引量：15
- 2018年
- 在复杂系统研究领域,一直存在着对经验、直觉等认知建模的需求,由于缺乏对认知进行有效建模和仿真的手段,这一问题已成为对复杂系统整体涌现性、混沌、不确定性等特性深入理解的主要瓶颈。分析了＂阿尔法狗＂在认知智能上的突破,阐述了认知仿真的基本内涵,探讨了经验直觉捕捉对复杂系统建模的重要意义,提出了认知仿真方法依然需要深入思考的问题。
- 胡晓峰贺筱媛陶九阳
- 关键词：复杂系统神经元网络
- 基于深度学习的战役初始态势认知方法被引量：1
- 2020年
- 战役初始态势不仅影响着整个战役进程,而且对战役筹划的影响也极为显著。以深度学习为代表的人工智能技术突飞猛进,为我们利用人工智能技术实现自动识别复杂的战役初始态势、模拟战役指挥员的经验知识带来了契机,作者就此问题进行初步探索性研究。对战役初始态势的概念及其类型进行了介绍,探讨了基于深度学习的战役初始态势认知模型构建,对模型构建步骤、输入和输出的设计进行了探讨,对卷积神经网络的基本思想、结构、训练进行了介绍,在示例中介绍了样本数据的录入程序、卷积神经网络的具体结构与应用程序,验证了方法的可行性与有效性。所提出的战役初始态势认知方法可以在一定程度上获得指挥员对战役初始态势的经验知识。
- 吕学志刘长江朱丰
- 关键词：CNN
