情感影响下的人类认知行为建模研究概述

情感对人类认知行为具有重要影响作用,在认知行为建模过程中加入情感因素可以显著提高认知行为模型的真实性和适应性。首先将情感对认知行为影响作用的理论研究发展脉络划分为三个阶段,对各阶段代表性理论成果进行了阐述;其次,研究了情感影响下的认知行为模型的基本建模思想和方法,给出了若干典型的情感行为模型,并对各种方法和模型的优缺点进行了分析;最后,根据情感行为建模研究的现状,指出个体情感的精确描述与建模、多层次的情感-认知交互模型和组件化的通用情感行为建模框架是下一步需要着重研究的三个方向,并且给出了指导性的组件化的情感行为建模框架。

基于多资源理论的乘员信息处理作业认知行为建模研究

认知行为的有效性建模是装甲车辆乘员信息处理作业状态研究的关键技术,对提高人机系统的作战效能具有重要意义。针对乘员作业类型由体力操纵作业向信息处理作业转变的基本趋势,对信息处理作业操作元进行了系统分析;通过多资源理论提取了乘员信息处理作业认知行为要素,基于任务-网络建模技术构建了认知行为模型,提出了主客观结合的模型验证流程,并面向任务对模型进行了实例验证。结果表明,该模型能够清晰地描述乘员信息处理作业的认知过程,准确地预测乘员作业绩效,具有较好的预测精度和可重用性,是一种有效可行的信息处理作业认知行为模型。

时空记忆模型在空间认知行为建模中的应用分析

空间环境的结构和实体活动的行为逻辑是军用仿真系统的重要建模对象,而建立符合人类认知规律的时空记忆表示与推理模型,是提高计算机生成兵力(Computer Generated Forces,CGF)行为拟人性、并提升系统运行效率的重要内容。简述了时空记忆的神经认知科学背景,梳理总结了近年来机器学习与计算智能中记忆机制的建模成果。依据感知-判断-规划-执行的OODA(Observe-Orient-Decide-Act)循环设计了一个通用的空间认知行为建模框架,提出了时空记忆机制在定性空间表示、态势理解与预测、在线规划等不同阶段的应用前景,能对不同层次和应用需求下CGF的空间表示与推理认知行为建模提供指导。

驾驶舱飞行员认知行为一体化仿真建模

针对国内航空领域飞行员认知行为一体化建模研究较少,运用ACT-R认知架构对民机飞行员驾驶技能获得、提取和运用的内在机制进行建模。对飞行员驾驶飞机的认知过程进行划分;以驾驶舱中出现频率最高的典型飞行任务——飞行员告警信息感知、处理与决策为对象进行实验设计和一体化仿真;对实验操作和模拟仿真进行对比,表明ACT-R认知体系能够指导推进驾驶舱人机工效一体化中飞行员仿真理论与模型研究的发展,为驾驶舱优化设计与评估提供深层次的支撑。

面向计算机生成兵力的意图识别行为建模框架

作为计算机生成兵力(Computer Generated Forces,CGF)的一类重要认知行为,意图识别通过分析敌友动作时序逻辑进而识别作战意图,有助于CGF形成更富针对性的应对策略和决策能力。为了进一步规范面向计算机生成兵力的意图识别行为建模,本文在梳理总结20世纪80年代以来世界范围内意图识别研究进展和意图识别行为模型设计实现方法的基础上,依据态势感知理论,分析了CGF态势感知过程、影响要素与约束,从问题特征与约束、基本识别过程出发,提出了一个通用的意图识别行为建模框架,能对不同应用需求下的CGF意图识别行为建模提供理论与方法指导。

面向计算机生成兵力的认知行为模型架构研究综述

为规范和促进计算机生成兵力各类认知行为模型的标准化开发,对面向计算机生成兵力的认知行为模型架构进行综述研究,以计算机生成兵力的意图识别行为为例,探讨了一般认知行为在标准认知架构基础上的功能实现方式。论证结果表明,良设计的认知行为模型架构对于复杂认知行为建模具有很强的指导意义。还提出了需求分析、设计实现、理论基础、协作机制四个方面具体的研究建议。

面向多智能体博弈对抗的对手建模框架

对手建模作为多智能体博弈对抗的关键技术,是一种典型的智能体认知行为建模方法。介绍了多智能体博弈对抗几类典型模型、非平稳问题和元博弈相关理论;梳理总结对手建模方法,归纳了对手建模前沿理论,并对其应用前景及面对的挑战进行分析。基于元博弈理论,构建了一个包括对手策略识别与生成、对手策略空间重构和对手利用共三个模块的通用对手建模框架。期望为多智能体博弈对抗对手建模方面的理论与方法研究提供有价值的参考。

武器装备作战效能仿真系统WESS

作战效能仿真是进行装备论证与总体设计的重要技术手段。针对传统作战效能仿真系统在模型可重用、仿真可组合、系统可演化等方面存在的不足,结合自身实际并参照国外经验提出了基于模型框架的效能仿真系统开发思路,并据此开发了一款通用型可扩展的武器装备作战效能仿真系统WESS。介绍了WESS的功能特点、软件结构、使用流程和关键技术,并通过一个典型案例介绍了WESS的功能。实际应用表明WESS系统能够较好地满足效能仿真的可重用、可组合、可演化需求。