检索结果-南通市图书馆

面向动态目标搜索与打击的空地协同自主任务分配方法

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

系统工程与电子技术 2024年第7期46卷 2346-2358页

作者：费博雯包卫东刘大千朱晓敏国防科技大学系统工程学院湖南长沙410073

面向复杂城市环境中的运动目标搜索与打击任务,单域无人平台受视野范围和运动能力等限制,易出现目标遗漏和任务完成率低的问题。针对这些问题,提出一种面向动态目标搜索与打击的空地协同自主任务分配方法,通过结合无人机视野范围广以及... 详细信息

面向复杂城市环境中的运动目标搜索与打击任务,单域无人平台受视野范围和运动能力等限制,易出现目标遗漏和任务完成率低的问题。针对这些问题,提出一种面向动态目标搜索与打击的空地协同自主任务分配方法,通过结合无人机视野范围广以及无人车机动性强的特点,提升空地无人系统的任务执行效率和区域覆盖率。一方面,针对未知运动目标,提出一种基于数字信息素的目标搜索模型,以平台协同收益和区域覆盖率为优化指标,保证在尽可能短的时间周期内发现区域中的所有目标。另一方面,面向动态到达的打击任务,构建基于可行路径规划的任务分配模型,以平台能耗和任务完成时间为目标函数,在保证任务完成率的同时,提高空地协同系统的资源利用率。与现有方法相比,所提方法能够在最短的时间内发现所有目标,区域覆盖率达到55%以上,且资源利用率为84.4%。实验结果表明,所提方法具备较好的目标搜索和任务执行能力。

关键词：空地协同数字信息素目标搜索任务分配路径规划

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向批量应急任务的分布式卫星在线协同方法

系统工程理论与实践 2024年

作者：杨唯一何磊刘晓路杜永浩陈英武国防科技大学系统工程学院

随着卫星能力的提升和应急需求的常态化，传统的集中式任务规划或面向单个应急任务的分布式协同规划已经难以满足现有卫星的协同规划需求. 针对此类批量应急任务需求，研究分布式星在线协同问题. 首先，基于合同网机制，针对批量到... 详细信息

随着卫星能力的提升和应急需求的常态化，传统的集中式任务规划或面向单个应急任务的分布式协同规划已经难以满足现有卫星的协同规划需求. 针对此类批量应急任务需求，研究分布式星在线协同问题. 首先，基于合同网机制，针对批量到达任务所导致的通信量激增和循环求解问题，提出了一种基于双层禁忌搜索的改进合同网机制 (Improved Contract Network Protocol based on two-layer Tabu Search， ICNPTS). ICNPTS将原问题分为标书制作问题和评标问题，并利用历史招投标信息，对传统合同网流程提出三个改进机制. 其次，为标书制作问题提出冲突消解的禁忌搜索算法以生成标书; 将评标问题建模为二部图最大权多重匹配并采用基于支配边集的多重匹配算法进行求解. 最后，通过数值实验，验证了ICNPTS在减小卫星间通信量和提升协同效果上的有效性.

关键词：分布式系统在线协同禁忌搜索任务规划有权二部图

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

网络信息时代C2组织结构的六维模型

指挥与控制学报 2024年第2期10卷 170-176页

作者：邓霓冉黄松平孙立健国防科技大学系统工程学院战略管理工程系长沙410073 国防科技大学信息系统工程重点实验室长沙410073

从一般性组织结构的创新思路及指挥与控制(commandandcontrol,C2)方法空间模型出发,以决策权的分配程度、横向协调程度、交互程度、C2单元的规模大小、C2单元的数量及关系影响强度6个维度来描述网络信息时代C2组织结构内中心与边缘C2单... 详细信息

从一般性组织结构的创新思路及指挥与控制(commandandcontrol,C2)方法空间模型出发,以决策权的分配程度、横向协调程度、交互程度、C2单元的规模大小、C2单元的数量及关系影响强度6个维度来描述网络信息时代C2组织结构内中心与边缘C2单元之间的关系。通过构建C2组织结构的六维模型,厘清信息共享在组织横纵向间的共享,决策权在不同层级之中有效赋能与分发,该组织结构在应对网络信息时代下不确定的战时环境时与传统结构相比更具备决胜优势。

关键词：组织结构 C2方法空间 C2单元决策权信息共享

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

模数驱动的智能武器装备作战建模方法

系统工程理论与实践 2024年第3期44卷 1083-1096页

作者：朱智杨松王涛王维平赵月华国防科技大学系统工程学院长沙410073 南京大学信息管理学院南京210033

仿真建模作为一种模型驱动的机理建模,一直是武器装备系统采办、设计和评估等工作的主要手段.随着大数据和人工智能的深入应用,数据驱动的数据建模越来越受到关注.首先从模型驱动、数据驱动和模数驱动三个方面对武器装备作战建模方法进... 详细信息

仿真建模作为一种模型驱动的机理建模,一直是武器装备系统采办、设计和评估等工作的主要手段.随着大数据和人工智能的深入应用,数据驱动的数据建模越来越受到关注.首先从模型驱动、数据驱动和模数驱动三个方面对武器装备作战建模方法进行概述,分析单独使用仿真建模或数据建模在应对当前武器装备作战建模工作的不足,提出一种模数驱动的数字化建模方法.该方法核心是模数驱动架构的设计,在此基础上运用功能决策树表示作战行为模型,对于行为模型中的决策环节,基于深度强化学习训练和嵌入数智Agent.通过构建弹道导弹突防过程中的多目标分配场景,对比仿真实验显示,采用智能网络决策比传统基于规则脚本的目标命中率有显著提高.

关键词：模数驱动行为建模效能仿真深度强化学习

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

面向时序图数据的季节突发性子图挖掘算法

软件学报 2024年

作者：张千桢郭得科赵翔国防科技大学系统工程学院

时序图数据是一类边上带有时间戳信息的图数据.在时序图数据中,季节突发性子图是在多个时间周期内具有突发性特征的稠密子图,它可以用于社交网络中的活动发现和群体关系分析.然而以前大多数的研究主要集中在识别没有时间信息的网络中的... 详细信息

时序图数据是一类边上带有时间戳信息的图数据.在时序图数据中,季节突发性子图是在多个时间周期内具有突发性特征的稠密子图,它可以用于社交网络中的活动发现和群体关系分析.然而以前大多数的研究主要集中在识别没有时间信息的网络中的稠密子图.为此,提出一种极大(ω, θ)-稠密子图模型对时序图中的季节突发性子图进行建模.所提模型表示时序图中在至少ω个长度不小于θ的时间段内快速累积密度的子图.为了挖掘出时序图中所有的极大(ω, θ)-稠密子图,将该类挖掘问题转化为一个混合的整数规划问题,包括挖掘最稠密子图和寻找突发值最大化时间段集合两个子问题,并给出有效的解决方案.进一步基于key-核模型和动态规划思想设计两种优化策略来提升算法的性能.实验表明所提模型能够真实地反映现实世界中具有季节突发性的行为模式.同时在5个真实时序网络中验证了所提算法的有效性、效率和可扩展性.

关键词：时序图稠密子图季节突发性子图挖掘时间段

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于IVSFS的作战威胁人机协同评估框架

系统工程与电子技术 2024年

作者：胡崇爽王纪凯李明浩豆亚杰姜江国防科技大学系统工程学院

为应对人工智能时代作战样式的变化带来的不确定性，本文提出了一种基于区间球形模糊集（interval-value spherical fuzzy sets， IVSFS）的作战威胁人机协同评估框架。IVSFS通过隶属度、非隶属度、犹豫度和弃权度的区间数来更加详细描... 详细信息

为应对人工智能时代作战样式的变化带来的不确定性，本文提出了一种基于区间球形模糊集（interval-value spherical fuzzy sets， IVSFS）的作战威胁人机协同评估框架。IVSFS通过隶属度、非隶属度、犹豫度和弃权度的区间数来更加详细描述决策信息。首先，本文提出了一种将多态时序区间数融合为区间球形模糊集的方法，来处理目标的客观数据；然后，本文通过模糊术语集获取专家对目标主观属性的区间球形模糊集；针对两套数据，本文通过模糊熵获取指标权重，并建立基于GRA-CPT-TOPSIS的评估框架来对目标的威胁程度进行人机协同的评估与决策；仿真结果表明，本文所提出的方法具有可行性与有效性，能够综合考虑目标的固有属性与动态特征，更符合作战实际。

关键词：区间球形模糊集人机协同多态数据融合威胁评估

基于信息融合和数据增强的篇章级事件检测方法

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机科学与探索 2024年

作者：谭立君胡艳丽曹健威谭真国防科技大学信息系统工程全国重点实验室

事件检测是自然语言处理领域的关键任务，旨在识别事件触发词并正确分类其事件类型。语句级事件检测方法未能有效利用文本中的句内和句间事件相关性信息，面临着一词多义、事件共现等众多难题。此外，基于神经网络的事件检测模型需要大... 详细信息

事件检测是自然语言处理领域的关键任务，旨在识别事件触发词并正确分类其事件类型。语句级事件检测方法未能有效利用文本中的句内和句间事件相关性信息，面临着一词多义、事件共现等众多难题。此外，基于神经网络的事件检测模型需要大量的文本数据作为训练支撑，但语料库的数据不足严重影响着结果的准确率及模型的稳定性。针对上述问题，本文提出了基于信息融合和数据增强的篇章级事件检测方法——LGIA。该方法采用编-解码框架，设计了基于膨胀卷积网络的句子级局部信息抽取模块和基于条件层归一化的篇章级全局信息抽取模块，以深入挖掘整个文档的上下文语义信息和事件间的相关性。同时，本文采用了同义词替换的数据增强策略，有效扩充了数据样本，从而缓解了数据不足问题带来的影响。经实验验证，本文的LGIA方法在ACE2005数据集上取得了较好的结果，并在数据增强后的TAC-KBP2017数据集上得到了显著的性能提升，F1值分别达到了77.6%和65.3%，相较于现有的基线方法展现出了更优越的性能表现。

关键词：事件检测信息融合数据增强编码-解码框架

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于可逆图扩散的网络传播溯源方法研究

计算机科学与探索 2024年第5期18卷 1348-1356页

作者：翟文硕赵翔陈东国防科技大学大数据与决策实验室长沙410073 国防科技大学信息系统工程全国重点实验室长沙410073

随着社会的发展,各种类型网络的安全问题日益突出,尤其是网络传播问题。对网络传播的扩散源点进行准确的定位是实现控制网络传播的重要手段。对于网络传播溯源问题的研究还面临着网络结构多样、传播机制复杂等问题,因此基于图神经网络... 详细信息

随着社会的发展,各种类型网络的安全问题日益突出,尤其是网络传播问题。对网络传播的扩散源点进行准确的定位是实现控制网络传播的重要手段。对于网络传播溯源问题的研究还面临着网络结构多样、传播机制复杂等问题,因此基于图神经网络研究了网络传播溯源问题,提出了一个基于图卷积神经网络的可逆图扩散模型(GCNIGD)。在节点易感性估计阶段,考虑到网络节点之间的连接关系,结合图卷积神经网络充分利用了网络的结构信息;在节点特征构造阶段,结合了图扩展卷积对网络中信息传递进行空间局部化拓展,从而可以从多跳信息中学习来增强基于图的模型;在进行溯源阶段,将图溯源问题转化为图扩散的逆问题,构造了可逆的图网络对源节点进行准确估计,解决了网络溯源中的不适定问题。最后,在六个真实世界数据集中进行了大量的实验,实验结果表明提出的方法超越了目前已知的最先进方法。该研究对于网络中虚假信息溯源、网络攻击溯源等网络安全领域问题具有重要的指导意义。

关键词：网络溯源图神经网络图扩散逆问题

基于粒子群优化的面向数据异构的联邦学习方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机科学 2024年第6期51卷 391-398页

作者：徐奕成戴超凡马武彬吴亚辉周浩浩鲁晨阳国防科技大学信息系统工程重点实验室长沙410073

联邦学习是一种新兴的面向隐私保护的分布式机器学习框架,其核心特点是能够在不获取客户端原始数据的条件下实现分布式机器学习。客户端利用本地数据进行模型训练,然后将模型参数上传至服务端进行聚合,从而确保客户端数据始终得到保护... 详细信息

联邦学习是一种新兴的面向隐私保护的分布式机器学习框架,其核心特点是能够在不获取客户端原始数据的条件下实现分布式机器学习。客户端利用本地数据进行模型训练,然后将模型参数上传至服务端进行聚合,从而确保客户端数据始终得到保护。在此过程中,存在频繁的参数传输导致的通信成本高昂问题和各客户端所拥有的非独立同分布异构数据问题,两者严重制约了联邦学习的应用。针对上述问题,提出了一种基于粒子群优化的面向数据异构的联邦学习方法——FedPSG,将客户端传输到服务器的数据形式由模型参数转变为模型分值,在每轮训练中只需要少部分客户端向服务器上传模型参数,从而降低通信成本;同时,提出了一种模型再训练策略,使用服务器数据对全局模型进行二次迭代训练,通过缓解数据异构问题对联邦学习的影响来进一步提升模型性能。模拟不同的数据异构环境,在MNIST,FashionMNIST与CIFAR-10数据集上进行实验,结果表明FedPSG能够有效提高模型在不同数据异构环境下的准确率,并且验证了模型再训练策略能有效解决客户端数据异构问题。

关键词：联邦学习粒子群算法通信成本数据异构隐私保护