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贺筱媛

作品数:81 被引量:527H指数:16
供职机构:国防大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金中国博士后科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术军事自然科学总论理学更多>>

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  • 2篇2005
81 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
系统工程案例库建设与实践被引量:9
2016年
作为案例式教学的重要支撑——案例库的建设,对于理解和把握系统工程的科学体系,掌握系统工程相关理论、技术及方法具有非常重要的作用。本文从分析案例库建设中存在的问题出发,提出了案例库建设的原则,总结了建设与教学实践的经验与体会。系统工程专业案例库有效地保障了教学质量,提升了学生的实践应用能力。
廖鹰贺筱媛吴善明刘诚郭晓峰
关键词:案例库教学案例教学法
空中目标作战任务智能判识方法研究
2022年
为从动态、时序变化的战场态势中准确迅速地判识出空中目标的作战任务,运用深度学习理论构建作战任务智能判识模型。在门控循环单元网络的基础上,引入双向传播机制构建多层网络,学习作战任务的时序特征;采用残差机制防止出现由于神经网络层数加深导致模型性能退化问题;运用注意力机制,捕捉相互关联的重要态势特征,将先验知识与多层神经网络的输出相融合,确保在获得时序信息较短时对作战任务判识的准确性。实验表明,该方法可以有效地判识空中目标的作战任务。
赵文栋张明智贺筱媛郭圣明
关键词:先验知识
基于Agent和CPN的Web信息传播系统建模研究被引量:3
2010年
Web信息传播问题的复杂性是系统宏观结构和微观个体行为两方面因素共同作用的结果。在分析Web信息传播建模难点及解决思路的基础上,研究了将基于Agent的仿真方法和Petri网的描述机制相结合,利用Petri网擅长描述系统的整体逻辑结构和动态特性的优长,将Agent对系统个体特性和交互规则的仿真溶入到着色Petri网(CPN)描述的系统动态行为之中,使仿真分析和逻辑结构分析结合起来,对解决类似的复杂社会系统仿真提供一种新的思路。
贺筱媛胡晓峰罗批
关键词:复杂网络信息传播CPNAGENT建模
指挥信息系统的智能化挑战——“深绿”计划及AlphaGo带来的启示与思考被引量:44
2016年
指挥信息系统建设取得了突出成就,同时面临极大挑战,尤其是来自智能化的挑战。如何理解智能化在未来战争中的地位意义,推进智能化关键技术研究,成为信息系统建设必须面对的问题。介绍了美国"深绿"计划目的,以该计划为例分析了当前指挥信息系统发展存在的智能化难题。最后,结合以AlphaGo为代表的智能技术,探讨了对指挥信息系统建设的启示及其智能化发展的方向。
胡晓峰郭圣明贺筱媛
关键词:指挥信息系统
Cyber攻击关键基础设施级联失效建模与仿真
从Cyber攻击关键基础设施级联失效建模与仿真研究出发,提出了关键基础设施的关联关系网络和交联特性模型,建立了基于Agent的级联失效模型,给出了关联网络生成算法,实现了基于OpenGL的三维关联网络。在仿真Cyber攻...
张明智肖宝亮贺筱媛邓晶
关键词:级联失效仿真
美军红队评估体系建设现状及启示被引量:3
2020年
本文简单介绍了美军红队的组建背景和红队评估体系的构成以及美军红队评估的应用,分析了红队人员的能力需求及训练,探讨了红队评估的军事价值和发展趋势,提出了美军红队评估对军队模拟蓝军建设的启示。
王保魁吴琳贺筱媛胡晓峰
基于群体决策的战场目标价值评估方法研究
在许多军事问题中,经常会出现由诸多专家对问题根据某种指标进行排序,从而确定最终的决策。这类问题可归结为,根据决策群体的每个决策者对决策对象的优劣、爱好、重要性等判断所做出的排序(或子决策),确定这个群体的最终决策,这种解...
肖宝亮张明智贺筱媛
关键词:战术学军事系统战场目标价值评估群体决策
文献传递
作战协同关系超图模型被引量:16
2015年
在分析超图和作战协同相关概念基础上,采用形式化方式对抽象化的作战协同关系进行了描述,定义了协同关系矩阵,创新性地根据超图相关概念构建了作战协同超图模型,并根据模型定义了顶点度和关联系数等支持作战协同关系分析的特征参数。通过实验建立了某想定数据中的火力协同关系超图模型,并进行了度和关联系数的分析,实验结果证明了作战协同关系超图模型的可用性。
贾珺吴元立贺筱媛胡晓峰
关键词:关联矩阵超图
从态势认知走向态势智能认知被引量:46
2018年
针对联合作战背景下战役级作战态势认知相关问题进行了探讨,提出了态势认知、态势智能认知的概念模型,并厘清了若干概念;提出了态势智能认知相关技术框架,并剖析了其中要重点突破的5个关键问题,给出了可能的技术路线,为从作战态势认知走向态势智能认知奠定了基础。
朱丰胡晓峰吴琳贺筱媛吕学志廖鹰
关键词:人工智能技术
基于强制稀疏自编码神经网络的作战态势评估方法研究被引量:20
2018年
针对传统数据挖掘方法无法解决态势评估中防空体系特征自主挖掘和生成机理分析的问题,提出一种基于强制自编码神经网络的态势评估方法。结合大数据与复杂网络技术,构建强制自编码深度学习网络模型,形式化描述体系能力指标之间的级联涌现关系,在战场态势预测分析的基础上,进一步深入分析体系能力生成机理及贡献度,并通过仿真数据对模型进行验证。该模型对体系能力指标涌现的形式化描述,不仅体现了涌现过程的非线性、不确定性等复杂性特征,还赋予指标体系相对明确的物理含义,为辅助指挥员深入认知复杂战场态势提供了可行的方法手段。
郭圣明贺筱媛吴琳胡晓峰
关键词:先验知识贡献度
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