基于兵棋复盘数据的武器效用挖掘

针对从“人在回路”的兵棋推演复盘数据中获取指挥员决策经验问题,提出了一种基于陆军合同战术兵棋复盘数据的火力打击行动决策要素关联分析模型,实现对其中武器使用规律的挖掘.该模型分为“数据兵棋要素关联挖掘”3个层级:数据层包括动态和静态数据;兵棋要素层构建了决策要素的定量化计算模型,实现原始数据向要素特征值的转化;关联挖掘层基于兵棋要素层的建模,提出了地形因素、协同规律和战果致因3个频繁项集模型构建方法,进而使用经典Apriori关联规则算法实现了对陆军战术对抗中武器使用规律的挖掘.将该模型应用于2018年第2届全国兵棋大赛复盘数据集,成功挖掘出坦克、战车、步兵作战单元在不同地形下的使用效能,以及不同作战单元之间的协同和武器对目标的打击效用规律.

基于ETL的飞行数据复盘软件设计研究

本文针对飞行数据集成复杂、处理效率低等问题,提出了一种基于ETL的飞行数据复盘软件系统设计方案。以飞行数据复盘技术为背景,结合大数据处理技术的ETL方法,提出了一种基于ETL工具的飞行数据融合处理流程和设计方法,描述了系统功能组成、设计流程和实现原理。该方案降低了系统开发的复杂度,提高了飞行数据管理的效率和数据复盘自动化水平。

基于大数据的演练复盘及应用

大数据和训练仿真技术的发展,使演练复盘系统能够多种途径采集、汇总、分析和处理实训数据,通过仿真模型的构建,把真实世界中的训练映射到虚拟世界,再通过虚拟现实和大数据可视化技术呈现出来。基于大数据的演练复盘系统能使课堂无缝对接战场,有效推进实战化能力的形成。

基于卷积神经网络的陆战兵棋战术机动策略学习

针对从“人在回路”兵棋推演的复盘数据中提取推演者战术经验高价值知识的问题,提出一种基于深度神经网络从复盘数据中学习战术机动策略模型的方法。将战术机动策略建模为在当前态势特征影响下对目标候选位置进行优选的分类问题:梳理总结影响推演者决策的关键认知因素,定义了由机动范围和观察范围等7个属性构成的基础态势特征,建立了带有正负样本标注的态势特征数据集;设计了基于卷积神经网络的分类器,以分类概率实现了单个棋子战术机动终点位置的预测。实验结果表明:该模型的预测准确率可达到78.96%,相比其他模型提高至少4.59%。

风云卫星全流程业务建设关键问题研究

风云卫星已发展50年,建立了包含静止、极轨和晨昏轨道的全球观测体系,其业务链已全面覆盖科研、生产和应用服务,在防灾减灾,气候变化等国计民生领域发挥了重要效益,成为我国气象事业的重要支柱和全球重要的空基设施。但此业务链各环节间的壁垒限制了风云卫星事业的高质量发展。因此,落实《气象高质量发展纲要(2022—2035年)》,推动新时代风云卫星事业高质量发展的关键在于解决风云卫星科研、生产和应用服务的脱节问题,构建贯通从载荷研制到卫星产品应用服务的各个环节的全流程业务。本文通过构建风云卫星全流程业务一体化展示平台、构建卫星气象事件库、构建基于卫星气象服务质量与卫星产品指标的数学模型及构建重大灾害性气象事件复盘风云卫星数据集来逐步实现全面实用的风云卫星全流程业务。

基于遗传模糊系统的兵棋推演关键点推理方法

近年来,基于人工智能技术的自动化作战推演越发受到重视,但是由于有效地采集作战推演数据难度较大,许多依赖数据学习的人工智能技术效果不佳。在结合专家知识和作战推演数据的基础上研究作战推演中的人工智能技术,是一种可行的替代方案。为此,立足兵棋推演设计了关键点推理遗传模糊系统(genetic fuzzy system,GFS)框架,有效整合了对兵棋专家知识的建模和对兵棋复盘数据的学习,从而提高了关键点的推理质量。进一步以安全点为例,构建了安全点推理GFS,在初始化模糊系统规则库的基础上,通过合理设计遗传算法中的参数编码、适应度函数、遗传算子等,实现了安全点推理模糊系统的遗传调优算法。最后,通过实验仿真展示了所提方法的可行性和实用性。

Data Recovery Based on Intelligent Pattern Matching

To solve the problem of data recovery on free disk sectors, an approach of data recovering based on intelligent pattern matching is proposed in this paper. Different from the methods based on the file directory, this approach utilizes the consistency among the data on the disk. A feature pattern library is established based on different types of fries according to the internal constructions of text. Data on sectors will be classified automatically by data clustering and evaluating. When the conflict happens on data classification, the digestion will be initiated by adopting context pattern. Based on this approach, the paper achieved the data recovery system aiming at pattern matching of txt, word and PDF fries. Raw and formatting recovery tests proved that the system works well.

网络营销与直播电商专业的开放教学模式研究

随着互联网技术的发展,“云直播”越来越得到重视,直播模式被广泛应用于线上销售及教学中,传统网络教学技术应用思维固化、互动不足、教学评价环节流于形式、过程质量难以监控保障。本文立足于借鉴网络营销与直播电商专业特点,在开放环境下,线上线下混合教学模式中的应用,重建教学内容设计,革新技术方法,增加学生学习互动参与性,依托开放平台大数据分析研判,建立“云直播”开放教学模式的质量保障机制,改变学生传统思维习惯,提升开放教育的学习质量。