基于战术意图欺骗的无人舰艇航路规划算法

随着海战场的智能化,无人舰艇的航路意图欺骗性对作战至关重要。针对传统航路规划算法对航路意图欺骗性的考虑缺失,提出一种作战空间欺骗性能的离散表征方法,以及一种基于PID代价的DTI-A*欺骗航路规划算法。经仿真实验结果表明,该算法可以显著提高所规划航路的欺骗性,极大程度地阻碍敌方对我方战术意图的识别,大幅提升作战任务的成功率。

基于MEBN的战术意图识别

战术意图识别是不确定性战场环境中理解战场态势、预测敌军将来行动过程的关键。意图识别模型的构建是作战仿真系统中实体行为建模的难点之一,如何表示不确定的意图元素及其不确定性关系并进行有效推理是意图识别的核心问题。分析了影响敌人战术意图的因素及各因素之间不确定性表示途径,提出了采用多实体贝叶斯网(multi-entity Bayesian network,MEBN)来描述敌人的战术意图,采用一阶谓词来表示意图影响因素,大大扩展了贝叶斯网表示不确定性问题的能力。MEBN采用实体片断集描述敌人的作战知识,方便重用。基于描述的敌人意图知识库,给出了基于知识的模型构建算法来动态构建战术意图识别模型。最后,通过仿真实验,对基于MEBN的战术意图识别方法进行了实验验证,结果表明该方法是有效可行的。

海上目标战术意图序贯识别技术研究

针对舰艇指挥决策中的目标战术意图识别问题,根据领域知识的特点,提出了基于特征分量相似度的目标实时状态对意图类的支持程度算法,并用证据理论对时序上支持程度进行融合,形成目标战术意图序贯识别技术。该技术建立了目标实时特征量与已知意图模式特征分量的标准值的相似度计算模型,论述了将该相似度转化成证据理论中基本概率分配函数的方法。最后举例说明了目标战术意图序贯识别的过程。

用于战术意图识别的动态序列贝叶斯网络

针对意图规划过程的层次性和序列性,提出了序列贝叶斯网络(series Bayesian network,SBN)模型,并将动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network,DBN)模型和SBN模型结合起来,构建了动态SBN(dynamic SBN,DSBN)模型进行规划识别,模型的DBN部分用于由特征序列推理元意图,SBN部分用于由序列意图逐层推理父意图。推导了模型的算法,分析了模型在规划识别问题中的表达和推理能力。实验表明,DSBN模型能够有效根据特征序列识别战术意图。

舰艇战术意图识别技术

对作战对象战术意图的识别是舰艇指挥决策的重要基础和前提,也是战场态势评估的核心内容。根据领域知识的特点,提出了用于识别舰艇战术意图的最大相似法,该方法根据战术专家识别舰艇战术意图的特点,将待识别意图的特征分量与已知意图模式特征分量的标准值相比较,确定待识别意图与所有已知意图模式的总相似度,将战术意图判别为与其总相似度最大的类别。分析了意图模式特征分量的特点,建立了待识别意图特征量与已知意图模式特征分量的标准值的相似度计算模型,提出了特征分量对模式类属判别的权重的获取方法。该模型具有直观、易于工程实现等优点。

基于模糊神经网络的海面目标战术意图识别

传统的基于遥感解译获取的海面目标信息分析战术意图的方法,需要大量的专家知识确定输入目标属性与输出意图间的网络节点关系,而模糊神经网络只需利用输入和输出训练网络,减少了专家知识的需求。针对常用的高木-关野模糊模型不适用于战术意图识别要求的输出与输入非线性的问题,设计了基于神经网络集成的模糊系统模型,利用目标属性与对应的战术意图形成训练样本训练神经网络,分别获得输入条件的模糊隶属度以及面向不同意图的输出函数,据此识别海面目标战术意图。仿真实验结果表明,获得的目标战术意图的准确度高,与想定情况均相符。

海战场对敌战术意图序贯识别技术研究

对战场上出现的大量目标隐含的战术意图的正确、快速、自动识别,能大大提高战场指挥人员的决策效率。以战场态势估计为基础,提出战术意图识别的框架模型;结合最大近似法、D-S证据理论用于战术意图序贯识别的不同阶段。该研究属于决策级数据融合的范畴。

基于PR-OWL的战术意图识别概率本体建模

网络中心环境下的战术意图识别问题具有不确定性和分布式等特点,如何描述战术意图领域的不确定知识是战术意图识别的基础。考虑到网络中心环境下战术意图识别过程中知识共享和协同识别的需要,论文首先建立一个适合网络中心环境下战术意图识别系统的框架结构;然后提出一种基于PR-OWL的战术意图领域知识的概率本体模型建模方法;最后,给出一个战术意图识别概率本体模型的设计实例。

无监督神经网络的潜艇对空战术意图识别

传统的通过遥感系统获取空中目标信息,解析出目标战术意图的方式,需要大量的专家评估计算网络节点及权重,具有速度慢,耗费大等缺点。为了降低潜艇对空战术意图识别时间,发挥无监督学习神经网络的计算能力。利用遥感获取的空中目标属性与目标战术意图形成训练样本训练神经网络,获得输入目标属性的阈值及竞争层神经元间的关系,建立输出函数,识别空中目标的战术意图。仿真结果表明,竞争神经网络与自组织特征映射(SOFM)神经网络训练的测试样本的输出值与真实值相对应,准确度较高。

融合注意力机制的战术意图智能识别模型研究

为解决传统意图识别模型中,依赖专家经验、信息过载等问题,提出一种融合注意力机制的战术意图智能识别模型。模型基于循环神经网络进行设计,能自动对来袭目标的时序数据进行特征提取;借鉴人脑聚焦式注意力机制,依据注意力分布处理输入信息,解决信息过载问题;在注意力分布计算过程中,设计了点积打分函数,提高模型训练时的收敛速度。结果表明,融合注意力机制的战术意图识别模型能有效识别敌方空中目标的战术意图,且点积打分函数能进一步提升注意力机制的效果。

基于区间灰关联度的飞机战术意图识别方法

针对敌机在某一时刻其状态属性特征具有迷惑性的特点将某时间段敌机的特征指标变化序列用区间数表示,然后将敌机各类战术意图基准特征值也用区间数表示,将两类区间数都进行规范化处理,求得目标特征区间值与各类意图基准特征区间值的距离矩阵,用AHP方法确定特征指标权重,然后提出了一个新的灰关联模型并对其满足灰关联四公理进行了证明,用提出的灰关联度模型对目标战术意图进行识别.仿真结果证明区间灰关联度方法用于飞机战术意图识别的有效性,同时可以发现其在实时性方面的优势.

新股六大经典战术之五:“四价”的作用与主力的意图

"四价"在这里指的是:新股上市首日的开盘价、最高价、最低价和收盘价。有不少人把更多的关注,放在了K线的形态,均线的方向和成交量的大小上,而并不特别注意其四价的变化及具体的点位。

试析击剑运动员的多意图战术

1 前言 随着当今世界剑坛的迅猛发展,击剑选手的技战术水平也越来越高,一般很难在一、二个回合里分出胜负来,这就要求运动员在场上要有良好的心理素质,在全面的基本技术前提下冷静、灵敏、机智地分析场上战术变化,根据不同对手的不同情况,临场迅速地制定一套有一定应变能力。

空中目标战术机动类型的实时识别

空中目标的战术机动类型是识别其战术意图的重要依据。根据空中目标战术机动类型的特点,采用时间序列编码表示空中目标战术机动类型,推导了空中目标转向机动的判据,提出了机动动作之间的相似度计算模型,建立了空中目标战术机动类型的识别算法。最后提出了识别算法的仿真验证方法。

贝叶斯网络在战术态势估计中的应用

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。

篮球运动员比赛临场发挥的心理特点及其战术运用

篮球运动员比赛临场发挥的心理特点及其战术运用郑康生１引言决定篮球比赛的胜与负有多种因素，其中主要因素是双方运动员的竞技实力和精神状态，两者之间相互作用和转化。运动实践证明，运动员的精神状态和心理因素直接影响其技战术水平的发挥，运动员双方水平越接近越是...

接发球进攻战术中的联系信号

在排球进攻战术日益发展的情况下,即使全队的配合十分默契,但如果缺乏事先的必要联系,也难以实现进攻战术的多种变化。因此,在组织接发球进攻战术时,为了加强队员之间的默契,实现预定的战术意图,并获取更好的进攻效果,经常使用各种信号联系的方法。在实践中。

少年足球运动员传球战术意识培养

足球运动的传球,是把个人的才华组合成有效的战斗力的组合,是足球场上队员之间进行战术交流的纽带。传球的艺术产生足球战术。因此,我们不应该只满足于把球传出去,或为了传球而把球传给队友。而应该要求传球队员与接球队员之间有战术上的协调,也就是说传球要有明确的战术意图。而这方面也是少年运动员在训练、比赛中往往疏忽的。因此,少年运动员在注重传球技术的同时,应花大力气提高他们的传球意识。

击剑战术刍议

战术在击剑实战中至关重要。文章分析影响战术的主要因素,探讨战术的回定与调整,提出战术欺骗是战术的核心。在对实战战术行动的分析中,着重瞩述了准备行动的侦纂、争取主动、伪装、挑引、占据场地、造成距离和节奏的错觉等环节.