检索结果-南通市图书馆

作者：夏曦国防科学技术大学

学位级别：硕士

数据融合技术是当前科学研究领域的一个重大课题,其研究目的是如何通过综合多信息源的信息获得比依靠单个信息源更加准确的估计和推理。态势估计属于数据融合中的二级融合,它主要在一级融合的基础上,通过对数据的分析推理,对战场上敌方... 详细信息

数据融合技术是当前科学研究领域的一个重大课题,其研究目的是如何通过综合多信息源的信息获得比依靠单个信息源更加准确的估计和推理。态势估计属于数据融合中的二级融合,它主要在一级融合的基础上,通过对数据的分析推理,对战场上敌方、我方及战场环境等综合情况和事件的定量或定性分析,识别敌军的行为模式,推断敌军意图,并对临近时刻的态势变化做出预测。本文主要对态势估计中的目标编群和对敌意图识别做了深入研究。主要研究内容如下: 1.建立了态势觉察、态势理解及未来态势预测三级态势功能模型,并详细分析了各部分要实现的功能;在对众多态势估计推理框架描述的基础上,针对对敌意图识别提出了一种基于模板匹配的态势估计模型;2.描述了态势觉察问题,对态势觉察中的事件检测和目标编群这两个重要方面做了分析,进一步完善了事件检测中的知识表示方法;提出了一种多相似性加权测度的目标编群方法,加强了目标辨别能力,降低了错误编群的概率。 3.讨论了态势估计中的意图识别问题,对意图识别推理中的态势知识库和事件关联做了分析,进一步研究了意图识别的匹配推理框架,提出了一种基于D-S证据理论的意图识别模板匹配方法,并以实例说明了该方法识别判断目标意图的可行性。

关键词：态势估计目标编群意图识别模板匹配 D-S证据理论

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基于改进人工势场法的路径规划方法研究

基于改进人工势场法的路径规划方法研究

作者：许乃夫国防科技大学

学位级别：硕士

在人工智能迅速发展的今天,路径搜索规划技术问题一直是一个棘手的课题,智能体如何自主地规划出一条路径,保证其可以无阻碍地从出发点顺利抵达到目的地,是其在所处环境中需要自主完成的工作,并且这条路线应该是最优或者次优的。例如,在... 详细信息

在人工智能迅速发展的今天,路径搜索规划技术问题一直是一个棘手的课题,智能体如何自主地规划出一条路径,保证其可以无阻碍地从出发点顺利抵达到目的地,是其在所处环境中需要自主完成的工作,并且这条路线应该是最优或者次优的。例如,在执行自动驾驶的任务时,如果车辆没有良好的路径规划能力,轻则会延迟抵达的时间,重则会发生交通事故,造成经济损失,甚至还会威胁到生命。在对智能体进行任务管理的过程中,智能体的避障能力、执行路径规划的效率决定了其任务执行的整体效率。因此,无论是在工业、民用还是军事领域,对执行任务的智能体进行合理的路径规划都起着决定任务成败的作用。在环境中预先验证的信息已知的情况下,传统的路径规划设计算法确实能够很好地规划并输出结果路径,但是在那些未知的环境中,尤其是那些具有各种不规则阻碍物的复杂环境中,许多规划算法很快就会已经失去了它们的用处。传统方法基于不完全信息条件得出的最优路径,无法保证在信息完全的情况下依然是最优甚至是可行的,不具有应对环境变化的反应能力,缺少健壮性,不符合“智能”的要求;另一方面,传统方法在应对静态环境时,可以不考虑时间消耗等其他因素,优化出一个静态环境中的最佳路线,但是当环境动态地不断改变时,传统算法的计算效率不足以赶上环境变化的脚步,规划出的路径是脱节的,没有使用的价值。传统方法基于静态环境规划出的最优路径,有可能在实际运行途中会和障碍物产生碰撞;即使在获取到环境变化后使用传统路径规划方法进行紧急避障,也会因为死锁或低效等问题造成反应不及时,导致任务失败。不断发展的科学技术,对路径规划技术的动态性和准确性的要求不断增高,因为传统路径规划方法已经难以应对当下智能规划问题中的不断提高的复杂性和和其不断增大的应用领域。特别是在军事对抗的过程中,在动态不完全信息的环境下进行路径规划是无时无刻不存在的问题,而传统的方法难以应对这种对动态性和准确性严苛要求的挑战,在反应过来时已经作战单元很可能已经被摧毁。例如,在军事的应用中,对于静态环境的路径规划难以保证作战单元在行进途中不会遇到危险,因为进行路径规划前所获得到的环境信息通常是不完全的;同时,在行进途中如果遭遇突袭,预先规划的路线也无法帮助作战单元迅速、及时、安全地撤离,可能会造成“出师未捷身先死”的败局。经典的人工势场法(Artificial potential field,APF)是一种利用势能函数,构造虚拟的势场的方法,在虚拟的势场中,智能体被势能差驱动而本能地进行位移。具有计算量小、实时性高、规划路线轨迹平稳等优点的传统人工势场法在智能体的局部实时路线避障中被广泛应用,但其同时存在两个固有的技术缺陷:一个是局部最小值问题,另一个是目标不可达的问题。本文提出了一种引入了与智能体和移动目标的相对移动距离有关的势能调节控制因子的方法,保证了目标点始终是势场中全局势能最小点,解决了局部最小值的问题。同时,本文还提出了基于智能体运动步数和位移的检测方法和临时子目标的逃离策略,解决了因吸引力和斥力平衡所导致的目标不可达问题。此外,本文在使用人工势场法进行全局路径规划的过程中引入了快速扩展随机树(Rapidly Exploring Random Tree,RRT)方法,这是一种同时具有概率完备性和良好的收敛性能的基于随机采样的方法。通过分析算法扩展的原理,在对现有的人工势场法的改进的基础上,提出了APF-RRT这一融合了目标导向性和随机性的、能够解决上述局部极小值问题的方法。另一方面,对人工势场法的引入,降低了RRT方法的搜索空间。最后,针对兵棋推演平台提供的态势原始数据不便于直接使用的特点,本文提出了一种面向兵棋推演平台的路径规划问题求解框架,框架由三个独立的模块组成,分别负责对态势的编码、求解路径规划问题和对态势的解码,从而实现对兵棋推演平台的路径规划问题的快速求解。在该框架的基础上,本文利用兵棋推演平台将本文所提的方法和传统的路径方法进行对比,再次说明了本文所提的方法的优点。简言之,针对人工势场法潜在的死锁问题和快速扩展随机树搜索效率低下的问题,本文提出了APF-RRT融合方法,并且在兵棋推演平台上验证了所提出的APF-RRT路径规划方法,还将该方法与路径规划中常用的A*方法进行对比,验证了本文提出的方法的可行性和有效性。

关键词：智能体路径规划人工势场法快速扩展随机树兵棋推演

先验知识启发的Q-learning势能奖励在线学习技术

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先验知识启发的Q-learning势能奖励在线学习技术

作者：陈晓轩国防科技大学

学位级别：硕士

近年来强化学习算法飞速发展,其应用领域涵盖了游戏AI、无人机集群控制、自然语言处理等。强化学习研究在取得进步的同时,也面临着许多问题和挑战。奖励稀疏问题是强化学习算法面临的主要挑战之一,在机器人控制、无人驾驶等现实问题中... 详细信息

近年来强化学习算法飞速发展,其应用领域涵盖了游戏AI、无人机集群控制、自然语言处理等。强化学习研究在取得进步的同时,也面临着许多问题和挑战。奖励稀疏问题是强化学习算法面临的主要挑战之一,在机器人控制、无人驾驶等现实问题中普遍存在,阻碍了强化学习的应用落地。奖励信号描述了智能体的目标,是影响强化学习算法训练的关键因素。奖励稀疏问题意味着智能体很难通过随机动作获得目标信号,而需要执行很长序列的动作才能得到环境奖励。一方面,奖励稀疏问题导致智能体在长序列的动作中,难以找到对解决任务有作用的关键动作。另一方面,获得信号周期过长导致智能体训练缓慢,甚至无法收敛。奖励设计作为解决奖励稀疏问题的重要方法,是强化学习领域的研究热点,国内外的研究者希望通过研究有效的奖励设计方法,推动解决奖励稀疏问题。基于势能的奖励塑造方法是强化学习奖励设计的主要方法之一,通过设计状态势能塑造的奖励函数可以加速智能体的训练,减少智能体收敛到最优策略的训练时间。但是在实际工程应用中,基于势能的奖励塑造是一项需要时间和经验的复杂工作。常用的方法是设计者根据个人的经验或是书本知识等高阶人类知识,针对具体问题设置硬编码的势能函数。由于强化学习问题本身的复杂性和人类知识的有限性,这样设计的势能函数往往不能适应变化的环境,不具有通用性,甚至会误导智能体,导致设计者陷入训练-训练效果不好-微调奖励函数-再训练的重复性工作中。在强化学习算法的应用环境中,如何有效应用高阶的人类先验知识,启发式地设计奖励塑造方法,成为了本文重点研究的问题之一。基于值函数的强化学习算法（Q-learning）是最重要强化学习算法之一,在Q-learning中,奖励被用于以价值迭代的方式更新状态动作值函数,奖励稀疏会严重影响这一进程,甚至导致算法无法收敛。如何设计通用的智能算法决策框架,结合奖励塑造方法,加速单智能体及多智能体Q-learning算法训练以获得最优策略,是本文的第二个重点研究问题。本文的主要工作内容为:1.引入先验知识启发的状态聚合方法,研究在线奖励塑造方法。本研究采用先验知识启发的方法,提取专家知识中的人类目标作为奖励塑造的子目标,使用子目标作为关键节点进行状态聚合。基于聚合状态,建立了一个上层抽象马尔可夫决策过程（Markov Decision Process,MDP）模型,使用在线强化学习算法求解MDP,进而获得抽象的值函数。获得值函数以后,根据值函数在线构建奖励函数。采用上述方法,可以在关键节点处为智能体提供先验知识启发的奖励值,提高智能体的探索效率。2.结合上文提出的先验知识启发的在线奖励塑造方法,本研究设计了一种在线奖励塑造与离策略强化学习结合的学习框架,研究了先验知识启发的在线奖励塑造方法在单智能体强化学习中的应用效果。学习框架的第一层通过求解抽象状态MDP模型,在线学习势能函数和奖励函数。第二层使用具体状态和上层提供的奖励函数,构建具体马尔可夫决策过程模型,使用离策略强化学习算法求解最优策略。为验证提出框架对于解决奖励稀疏问题的有效性,本研究将在线奖励塑造与DQN算法结合的学习框架应用于迷宫环境的寻路实验,实验证明该框架能够有效提升算法的探索效率。3.设计了先验知识启发的在线奖励塑造方法与MARL算法结合的学习框架,研究了先验知识启发的在线奖励塑造方法在MAS系统中的应用效果。基于上述框架,本研究针对多智能体系统（Multi Agent System,MAS）中的奖励稀疏问题,将在线奖励塑造算法和MARL领域的经典算法QMIX算法结合,设计了先验知识启发的奖励塑造QMIX算法（QMIX-Knowledge Inspiring Reward Shaping,QMIX-KRS）。通过使用在线奖励塑造的方法,促进智能体进行合理的奖励长时信用分配,促使奖励稠密化,解决奖励稀疏问题。通过分布式决策、集中式训练的方式,学习奖励函数在多智能体上的空间分布,引导单智能体在根据局部观测进行决策的同时,协同多智能体考虑算法的全局帕列托最优解。4.针对兵棋推演中的奖励稀疏问题,基于全国兵棋挑战大赛推演平台,开展在线奖励塑造方法在军事智能博弈中的应用研究。本研究基于全国兵棋挑战大赛的推演平台,设计了一个海空协同作战的兵棋推演环境进行实验验证。实验分别使用QMIX-KRS算法控制的红方、单纯QMIX算法控制的红方与传统规则算法控制的蓝方进行对战,在训练一千局后,QMIX-KRS算法控制的红方学习到了一个较好的多智能体协作策略,与蓝方作战可以获得70%的胜率;在奖励稀疏的海空协同作战环境中,作为对比的单纯QMIX算法学习效果不佳。对比试验证明,本研究提出的方法框架在多智能体强化学习环境中可以引导智能体重点关注先验知识中提取的战场关键节点,提升了强化学习算法的探索效率。

关键词：强化学习奖励塑造先验知识抽象MDP模型军事智能博弈

基于结构与属性的复杂网络节点角色识别方法研究

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基于结构与属性的复杂网络节点角色识别方法研究

作者：李婉钰国防科学技术大学

学位级别：硕士

随着复杂网络的研究在理论和实践上的巨大进展,其应用已经涉及社会的方方面面。作为复杂网络中的一个重要研究问题,节点角色的研究逐渐被人们关注。针对节点角色的研究,不仅是研究单个节点的性质,还要研究多个节点之间的关联性、相似性... 详细信息

随着复杂网络的研究在理论和实践上的巨大进展,其应用已经涉及社会的方方面面。作为复杂网络中的一个重要研究问题,节点角色的研究逐渐被人们关注。针对节点角色的研究,不仅是研究单个节点的性质,还要研究多个节点之间的关联性、相似性等,复杂网络节点角色的研究在网络动态分析、异常检测、图像处理、生物医学研究、犯罪网络打击、社交媒体的舆论领袖挖掘、谣言传播研究等方面都取得了实际的效果,针对角色这一问题的研究具有很大的应用价值。本文重点研究基于节点结构和属性的角色识别,根据不同的侧重点,提出了不同的角色识别和角色分析方法。(1)提出了基于有向加权拓扑势的静态和动态角色的识别方法:引用拓扑势的概念,应用到有向加权网络中,依据边权值和节点属性构造了节点角色识别分析的衡量指标——有向加权拓扑势。根据节点的出入拓扑势值的差异提出了依据距离划分的静态节点角色识别方法。接着考虑长时间内的节点角色变化情况,从节点角色功能变化和节点角色变化模式两个方面分别分析了时序情况下节点的角色。(2)从节点角色变化的视角进行网络演化分析。以网络的动态性为前提,从节点角色变化的角度具体分析了网络演化过程。分别以出入拓扑势分布、角色分布比例、网络拓扑势熵和节点角色所属概率四个不同侧面分析了网络的演化和演化进程中的重要变化点。(3)本文还着重对在线社会网络的节点角色进行了研究,依据在线社会网络中的海量信息挖掘用户角色类。先对在线社会网络的用户特征量进行了实证分析:以微博网络中的用户数据为对象,针对网络中用户的基本特征量和用户行为,进行了统计分析、相关性分析和实证分析,为下一步构建用户特征向量提供依据。(4)提出了基于SVD-NMF的在线社会网络用户角色识别方法:首先根据特征量分析的结果,结合社会学的诸多概念,构建了用户特征向量和特征矩阵。基于SVD算法对非负矩阵分解的初始化做了优化,提出了分解矩阵秩和初始矩阵的确定方法,并基于SVD-NMF算法提出了对用户角色的划分方法。

关键词：复杂网络角色识别拓扑势奇异值分解非负矩阵分解

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地面防空武器系统混合部署方法研究

地面防空武器系统混合部署方法研究

作者：吴家明国防科学技术大学

学位级别：硕士

在现代化战争条件下,地面防空武器系统面临着高强度、高精度、多型一体化和全方位大纵深的饱和式空袭的挑战。单独类型的防空兵器很难完成作战任务,只有将不同性能、不同类型的防空武器系统综合使用,才能构成严密的防空体系网,使防空兵... 详细信息

在现代化战争条件下,地面防空武器系统面临着高强度、高精度、多型一体化和全方位大纵深的饱和式空袭的挑战。单独类型的防空兵器很难完成作战任务,只有将不同性能、不同类型的防空武器系统综合使用,才能构成严密的防空体系网,使防空兵器的整体抗击能力得以提高。所以,地面防空武器系统的混合部署是防空作战火力部署的主要研究课题。论文主要围绕地面防空武器系统混合部署方法及多目标约束下的防空武器系统部署优化进行研究,论文的主要工作如下： (1)论文分析了地面防空武器系统混合部署的基本方式及影响防空武器系统部署的各种要素,详细介绍了地面防空武器系统的杀伤区形状及主要参数,并在此基础上深入分析了杀伤区的特征值计算模型。 (2)论文基于前馈人工神经网络的基本原理建立了空袭兵器主攻方向判断的神经网络模型,并提出了基于该模型的样本处理方法。在此基础上利用Matlab仿真软件进行验证。试验结果表明了该方法的有效性和合理性。 (3)论文在环形、扇形和线形三种地面防空武器系统基本布局的前提下,建立了基于典型防御方式下的多型号地面防空武器系统混合部署模型,并利用防空武器混合部署辅助工具进行仿真实验,结果表明了该模型的正确性,可以为防空战斗火力部署提供有效的决策依据。 (4)论文针对地面防空武器系统部署的特点,根据Markov状态转移链建立了防空武器系统的防御效能模型,并在考虑防空武器系统平均防御总成本的基础上结合防御效能模型建立了多目标约束下的地面防空武器系统部署优化模型,进而设计了求解地面防空武器系统部署优化模型的NSGA-Ⅱ多目标优化算法,并通过仿真得到Pareto最优解集,从中选取相对最优解作为地面防空武器系统部署优化的最终结果。仿真结果表明利用NSGA-Ⅱ可以有效解决多目标约束下的地面防空武器系统的部署优化问题。

关键词：地面防空武器系统杀伤区主攻方向混合部署多目标优化

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基于社团演化的组织动态分析及异常检测技术

基于社团演化的组织动态分析及异常检测技术

作者：韩养胜国防科学技术大学

学位级别：硕士

组织是为完成特定目的形成的功能成员及其属性和关系的集合,现实中各种有形无形的组织影响着人们生活的方方面面,组织异常可能预示着组织的重大行动,可能指示组织演化模式的转变,或者蕴含其他有趣的知识。对这些知识的挖掘有助于我们更... 详细信息

组织是为完成特定目的形成的功能成员及其属性和关系的集合,现实中各种有形无形的组织影响着人们生活的方方面面,组织异常可能预示着组织的重大行动,可能指示组织演化模式的转变,或者蕴含其他有趣的知识。对这些知识的挖掘有助于我们更好的认识组织演化的过程,甚至预测组织发展的方向。本文基于组织网络序列,重点从组织社团演化的角度描述组织动态,形成了组织社团划分、社团演化分析和异常子序列检测三方面的研究成果。论文的主要创新点如下:(1)提出了一种基于F检验的社团合理数量评价指标。本文采用对节点特征向量聚类的方法进行组织社团划分,而聚类方法面临的主要问题是如何聚类数量。受统计学中方差分析方法的启发,本文提出了针对社团划分的F统计量,用于评价划分各社团的差异程度,作为社团数量的估计指标。通过对社团划分的基准网络和两个现实网络的实验,验证了基于F统计量的社团数量评估方法是有效的,并且基于EM算法实现的社团模糊社团划分方法也取得了很好的表现。(2)提出了一种基于社团角色熵的社团演化指标和一种网络相似度的实现形式。本文利用组织网络节点的局部聚类系数描述节点的角色,并利用信息熵的思想构造社团角色熵,社团角色熵反映了组织成员角色在社团中分布的异质性。组织网络相似度是衡量组织结构变化程度的常用度量指标,本文总结分析了现有的四种相似度指标,并提出了一种基于网络余弦相似度的指标。最后在组织动态描述实验中验证社团角色熵指标和网络相似度指标的有效性。(3)提出了一种基于邻域一致性的异常子序列检测方法。本文定义了子序列和邻域子序列的概念,利用多元线性回归模型描述邻域子序列重构的过程。并利用回归系数(重构权值)和重构偏差定义了一致因子,指标描述子序列与其邻域的一致性,而且提供了基于最小二乘估计和偏差优化两种方法计算一致因子。实验发现一致因子能够从含义较为模糊的组织动态序列中分辨组织演化的不同阶段和异常子序列,还提供了参数的选取的参考方法。

关键词：组织动态分析组织异常检测社团演化分析异常子序列

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基于图神经网络的作战编队识别方法

基于图神经网络的作战编队识别方法

作者：王敏国防科技大学

学位级别：硕士

信息化战争背景下,“知己知彼,百战不殆”这句话依旧重要,爆炸式的大数据增长使得依靠传统方法识别敌方作战编队将严重影响我方决策效率,降低战胜可能性。面对海量不完整、不及时和不准确的,甚至是错误的带有欺骗性的战场信息,指挥员难... 详细信息

信息化战争背景下,“知己知彼,百战不殆”这句话依旧重要,爆炸式的大数据增长使得依靠传统方法识别敌方作战编队将严重影响我方决策效率,降低战胜可能性。面对海量不完整、不及时和不准确的,甚至是错误的带有欺骗性的战场信息,指挥员难以分析其中隐藏的关键信息。故本文基于图神经网络进行了一系列作战编队识别的研究,提出一整套针对作战编队识别的方法与分析流程,核心解决三个问题:碎片化信息处理问题,节点角色识别问题,意图识别问题。针对作战编队碎片化信息处理问题,为对碎片化信息进行处理,使其适合于使用图神经网络求解,并去除一些冗余信息,本文提出基于Motif结构的作战编队图生成算法。该方法包含了Motif发现,Motif提取,Motif匹配和Motif合并算法。在抽取并再次合并的过程中去除战场实际作战编队图中的冗余信息和节点,以挖掘碎片化情报中的重要信息,并掌握该作战编队可能存在的意图种类,从而支撑起后续对作战编队的识别。针对作战编队节点角色识别问题,本文将其抽象为基于图神经网络的节点分类问题,选择使用多核图神经网络进行节点分类,推断作战编队节点属性,可以更加准确地对武器装备体系网络进行描述。通过观察网络结构和节点属性预测实体的角色类型,可以更加准确地判断作战编队的任务类型和作战意图。并且,为使分类结果更具有可信度,与真实情况更加相符合,进行了面向图神经网络作战编队节点角色识别的网络可信度研究,提出图校准损失函数(Graph Calibration Loss,GCL)对模型进行可信度校准,使其预测可信度与真实情况相符合,使得决策者更能够信赖模型预测的结果。具体来讲,通过对图神经网络进行模型校准,提高了模型输出置信度的可靠性。它鼓励网络将高权重分配给高置信度的样本。通过交叉熵损耗和预测分布熵对损失进行正则化。优化交叉熵可以保证模型的高精度,而优化预测的分布熵,即最小化该熵,可以增加模型输出的置信度。大量的实验结果表明GCL的模型校准效果优异,且可以保证训练过程中的高精度。针对作战编队意图识别问题,本文将其抽象为基于图神经网络的图分类问题,选择使用自适应图池化神经网络捕获作战编队图的全局表示,对作战编队进行意图识别。利用自适应图池化神经网络计算出合成图的各种可能作战意图的概率,从而得出可能性最大的作战意图。最后我们使用仿真航母编队数据进行案例分析,证明了针对作战编队识别的方法与分析流程的有效性。

关键词：图神经网络作战编队图分类节点分类模型校准可信度

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基于复杂网络理论的电力网络脆弱性研究

基于复杂网络理论的电力网络脆弱性研究

作者：李帅国防科学技术大学

学位级别：硕士

安全稳定的电力网络关乎民生大计,近几年,大停电事故在国内外频繁发生,这引发业内人员及学者的密切关注。研究表明,电力网络故障的级联失效是目前造成其大规模停电事故的罪魁祸首,而电力网络的脆弱环节与故障级联传播过程紧密相连。因此... 详细信息

安全稳定的电力网络关乎民生大计,近几年,大停电事故在国内外频繁发生,这引发业内人员及学者的密切关注。研究表明,电力网络故障的级联失效是目前造成其大规模停电事故的罪魁祸首,而电力网络的脆弱环节与故障级联传播过程紧密相连。因此,对电力网络的脆弱性研究,就是要发现大电网运行可靠安全性的短板,为电力网络安全性防御打下扎实根基。本文首先基于复杂系统理论对电力网络建立模型,然后定义了线路支撑节点重要度的概念,并将其作为节点重要性的判据。其次,将影响模型与马尔科夫链相结合,考虑发电节点-负荷节点对的匹配关系及相互影响因素,建立电网状态演化模型。并根据影响模型原理,提出一种新的脆弱环节挖掘方法。将所提方法应用于IEEE-39节点标准测试系统,与已有方法的比较,表明所提方法考虑了系统状态演化过程,方法优于现有方法。最后,将基于复杂网络理论的电网结构脆弱性研究方法应用于实际电力网络,提出三个描述电力网络脆弱性的脆弱性指标,将直流潮流模型与级联失效模型相结合,基于不同攻击策略动态仿真了电网失效过程,分析了电网存在的“隐藏重要”即脆弱环节。

关键词：复杂网络影响模型级联失效重要度评价脆弱性评估

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昆明市西山区征地拆迁信息公开机制研究

昆明市西山区征地拆迁信息公开机制研究

作者：浦恩寿国防科学技术大学

学位级别：硕士

自2008年5月开始,全国范围内《中华人民共和国信息公开条例》颁布后实施,标志着我国在政府信息公开领域有了法律依据,征地拆迁作为公共资源配置领域信息公开重要方面,从昆明市西山区的角度看,因信息公开问题引起的问题一直突出,群众上... 详细信息

自2008年5月开始,全国范围内《中华人民共和国信息公开条例》颁布后实施,标志着我国在政府信息公开领域有了法律依据,征地拆迁作为公共资源配置领域信息公开重要方面,从昆明市西山区的角度看,因信息公开问题引起的问题一直突出,群众上访频率高、有困难不知去找哪个部门、得不到满意的答复结果、各职能部门之间相互踢皮球、办理手续材料不统一,来回往返、矛盾纠纷案件凸显等情况。基于以上背景,文章总结了国内外关于征地拆迁政府信息公开机制的研究现状,以及征地拆迁存在的问题,分析了征拆信息应公开的内容、公开单位、公开方式、办事服务及公开流程;对西山区范围内征地拆迁相关群体抽样问卷调查,分析了数据,总结信息公开机制存在的不足,最后,提出一系列具有普遍现实意义的征地拆迁信息公开机制建设意见。文章通过问卷调查、文献研究方法对征地拆迁信息公开机制进行探讨,查询大量最新的政府信息公开规范性政策文件,并对征地拆迁相关知识进行说明,在此基础上分析影响征地拆迁信息公开效果的因子,得出加强政府信息公开机制和平台建设是打造阳光政府、推进服务型政府建设的重要措施。

关键词：信息公开征地拆迁平台机制

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作战工程保障方案规范化描述方法研究

作战工程保障方案规范化描述方法研究

作者：祝庆宇国防科学技术大学

学位级别：硕士

方案作为军事作战计划,是为了满足作战研究需要而出现的,是对实际作战过程的预想,是进行指挥作战演练和模拟,尤其是在复杂的战场环境下研究多兵种合同作战和多军种联合作战不可缺少的方法与手段。传统的军事方案主要以文字图表描述为主... 详细信息

方案作为军事作战计划,是为了满足作战研究需要而出现的,是对实际作战过程的预想,是进行指挥作战演练和模拟,尤其是在复杂的战场环境下研究多兵种合同作战和多军种联合作战不可缺少的方法与手段。传统的军事方案主要以文字图表描述为主,容易出现对于作战意图和行动理解上的二义性,另外也不利于计算机处理,难以实现对于方案的校验、仿真推演以及作战效能评估。因此对于军事方案的规范化建模和描述工作,一直以来都是信息化条件下作战研究的热点。作战工程保障是合同(联合)作战过程中非常重要的一环,但是目前对于作战工程保障理论研究,特别是作战工程保障方案的构成要素及规范化描述方法的研究还非常少,影响到作战工程保障效果评估及仿真推演的实施。本文结合作战工程保障业务特点,提出了三阶段作战工程保障方案规范化描述框架:基于FDMS的概念模型阶段,基于UML的逻辑模型建立阶段和基于XML的数据编码实现阶段,三个阶段相互递进,由抽象到具体,由概念层次映射到数据描述层次,最终实现作战工程保障方案规范化描述。在概念描述阶段,对作战工程保障使命域进行了分析,确定实体、交互、行动及任务,对作战工程保障方案的各种要素进行抽象,清晰且有针对性地将所要描述的军事问题传达给技术人员,既有效地减少从军事需求到技术实现间的转换错误,又可以简化军事人员与技术人员之间的合作关系。还根据实际提出了一些作战工程保障方案描述的校验规则。在模型建立阶段,本文运用UML技术对作战工程保障方案进行描述,是应用技术手段对作战工程保障方案进行的第一次抽象,是对作战工程保障方案模型的规范化的表达。它产生了对作战工程保障方案的技术视图,是对作战工程保障方案描述的基础。在编码实现阶段,本文采用XML技术对作战工程保障方案进行数据描述,在建立的UML模型基础之上,实现对作战工程保障方案的第二次抽象。作战工程保障方案的XML文档不仅是具体编码方式,也是数据交换的手段。通过相应的设计可实现与当前流行的作战仿真系统进行兼容。

关键词：作战工程保障概念模型使命空间功能描述统一建模语言可扩展标记语言