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期刊信息/Journal information
指挥控制与仿真
中国船舶重工集团公司　第七一六研究所
指挥控制与仿真

中国船舶重工集团公司　第七一六研究所

秦立富

双月刊

1673-3819

info716@vip.163.com

0518-85823166

222061

江苏连云港市102信箱6分箱

指挥控制与仿真/Journal Command Control & SimulationCSTPCD
查看更多>>《指挥控制与仿真》为武器工业类与军事科技类中国科技核心期刊，双月刊，中国船舶重工集团公司主管，中国船舶重工集团公司第716研究所主办。本刊目前为中国科技核心期刊（中国科技论文统计源期刊），为中国学术期刊综合评价数据库（CAJCED）统计刊源，被中国核心期刊（遴选）数据库、中国期刊全文数据库（CJFD）、万方数据库、电子科技文摘数据库收录。经过30余年持续不懈的努力，本刊已逐渐形成以海、陆、空三军C4ISR系统、作战系统、指控系统、武器系统以及军事电子信息设备的研究开发、仿真技术、建模和软件报道为特色，兼顾国民经济建设其它相关领域的军事科技与武器装备类核心学术期刊。本刊主要报道领域有：火控、指控理论和技术发展回顾、发展动态和未来发展方向；火控、指控新原理、新技术、新成果；C3I、C4I、C4ISR、C4KISR理论与技术；信息融合、系统重构、智能火控技术；系统建模与仿真、目标探测与跟踪、武器驱动、导航定位技术；实验技术、检测技术、模拟训练技术；可靠性、维修性、安全性技术；软件开发、软件测试、软件工程管理技术；火控、指控系统通用化、系列化、组合化管理经验与技术；火控、指控系统硬件设备研制实践经验等。2010年本刊影响因子在全国36中武器工业与军事科技类期刊中，排序进入前七名， 2011年，本刊将力求刊物质量和水平的提高。欢迎新老读者（包括个人和单位）订阅。本刊每期单价15.00元，全年6期共计90元。即日起全年任何时间均可订阅。
正式出版
收录年代

    基于大模型的态势认知智能体

    孙怡峰廖树范吴疆李福林...
    1-7页
    查看更多>>摘要：针对战场态势信息众多、变化趋势认知困难的问题,提出基于大模型的态势认知智能体框架和智能态势认知推演方法.从认知概念出发,结合智能体的抽象性、具身性特点,明确了智能体构建的 3 个关键环节:学习环境、记忆方式和产生知识机制;设计了战场态势认知智能体架构,包括记忆部件、规划部件、执行部件、评估部件以及智能体训练要点.在长期记忆部件中,围绕战场复杂状态建模特点,分析大语言模型、多模态大模型、大序列模型的运用问题.

    大模型态势认知智能体通用人工智能

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    智能态势认知关键需求分析

    周觐高岚岚刘巍
    8-17页
    查看更多>>摘要：随着新型武器系统的发展以及智能化技术在军事领域的应用,智能态势认知技术研究成为各军事强国关注的热点.首先,阐述了态势认知和智能态势认知的概念内涵,然后,针对现代化战争特点,梳理分析了智能态势认知过程中作战体系智能分析、作战窗口智能发觉、战场局势演化预测、认知产品智能表征和战场态势智能复盘五项关键需求.结合国内外研究文献对其中涉及的关键技术和应对措施进行了梳理.研究成果对智能态势认知的未来发展及技术突破有一定的借鉴意义.

    智能态势认知战场态势作战体系作战窗口战局预测认知产品表征战场复盘

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    一种基于生成对抗模仿学习的作战决策方法

    李东许霄吴琳
    18-23页
    查看更多>>摘要：为研究有限作战指挥样本下的智能决策方法,针对作战决策经验难以表达和智能决策学习训练样本稀缺等问题,基于联合战役仿真推演环境,提出了一种基于生成对抗模仿学习的作战决策方法.该方法整合了作战决策经验表示与学习过程,在上层决策和底层动作分层的基础上,采用规则定义特定任务执行逻辑,并利用生成对抗模仿学习算法提升智能体场景泛化能力.在构设的典型对抗场景中,该方法达到了预期效果,算法训练收敛,智能体输出决策合理.实验结果初步表明,生成对抗模仿学习作为一种智能作战决策方法,具有进一步研究价值.

    智能决策作战决策基于规则的方法生成对抗模仿学习

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    自适应智能人机交互在水下指挥控制系统的应用

    宁云晖陈科尤岳周昀...
    24-28页
    查看更多>>摘要：智能化指挥控制已经成为现代战争作战指挥的新样式,高动态、强对抗、海量数据的战场环境对指挥效率和任务执行能力提出了更高的要求.传统人机交互模式交互效率低,缺乏以人为中心的交互设计,无法充分发挥水下指挥控制的效能.基于智能人机交互和主成分分析法,设计出一种能够根据用户和业务生成水下指挥控制自适应界面的交互模块.通过搭建水下指挥控制智能仿真平台,证实自适应智能人机交互能够简化指挥控制流程,缩减交互用时,提升作战效率,具有较好的应用价值.

    智能化自适应界面人机交互指挥控制

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    基于BP神经网络的水下对抗预测模型研究

    罗立峰张静远华明封皓君...
    29-34页
    查看更多>>摘要：针对水下平台水下对抗作战量化验证评估困难、指导机动规避作战模型欠缺等问题,设计了一种基于大数据学习的水下对抗预测模型.首先进行水下平台水下对抗建模,基于蒙特卡洛方法执行若干轮次仿真获得规避概率数据集;同时,为解决海量仿真下时间效率不佳的问题,提出利用BP神经网络预测算法进行数据学习,提供准确、快速、可视化的对抗结果.试验结果表明,在本文设定的试验环境下,基于BP神经网络预测算法的平均预测误差为7.28%,可有效对水下平台规避概率进行预测,为指挥员指挥决策提供数据支撑.

    软对抗大数据对抗预测模型规避概率

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    海空跨域协同兵棋AI架构设计及关键技术分析

    苏炯铭罗俊仁陈少飞项凤涛...
    35-43页
    查看更多>>摘要：以深度强化学习为核心的智能博弈技术在游戏领域内的突破和进展为海空兵棋AI的研究提供了借鉴.智能体架构设计是需要解决的关键问题,良好的架构能够降低算法训练的复杂度和难度,加快策略收敛.提出基于随机博弈的海空跨域协同决策博弈模型,分析了相关的均衡解概念;在分析典型智能体框架基础上,针对海空兵棋推演决策博弈过程,提出基于多智能体分层强化学习的智能体双层架构,能够有效解决智能体间协作和维度灾难问题;从兵力协同、智能体网络设计、对手建模和训练机制共 4 个方面分析了关键技术.期望为海空兵棋AI设计实现提供架构指导.

    海空兵棋跨域协同兵棋推演多智能体智能博弈模型架构分层强化学习

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    面向作战概念开发的能力需求分析指标体系构建

    安靖司光亚严江曾妙婷...
    44-52页
    查看更多>>摘要：作为作战概念开发的核心环节,能力需求分析是针对具体作战问题,分析解决方案,明确能力指标、指标阈值、指标关系等各需求要素的过程.这一分析过程需要以科学合理且具有军事意义的指标体系为支撑,该指标体系不仅要具有传统的目的性、完整性、指标可测性,还要具有整体性与层次性相结合、聚合关系与涌现关系相结合、定性与定量相结合等特点.针对上述要求,以"精兵立体投送"作战概念为研究对象,首先,基于DoDAF2.0 构建了以能力需求为核心的作战概念体系结构模型;然后,着眼能力需求分析的特点,设计了包含三大节点网络的超网指标体系;最后,按照设计的超网结构,基于构建的作战概念体系结构模型,建立了能力需求分析指标体系,并通过对比分析了方法的有效性.

    作战概念能力需求分析指标体系超网结构

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    细粒度预警装备领域知识图谱本体构建

    杨丽萍方其庆胡亚慧谷成刚...
    53-62页
    查看更多>>摘要：针对预警装备领域知识图谱构建中数据组织非结构化、实体关系刻画不够细致、知识表示缺乏规范化表达等问题,基于Protégé本体构建工具,首先,将预警装备体系自上而下分为装备原理知识类、管理保障资源类和装备操作运用类等,并进行细化梳理,定义概念类并划分层次关系,提取出具体装备信息中的实体、属性、关系等知识单元;然后,对预警装备领域知识进行建模,探索出科学完整的细粒度预警装备知识表示框架,并以"远程预警相控阵雷达"为例,进行本体实例填充和可视化;最后,基于本体描述语言对预警装备本体进行了形式化表示.该本体为构建基于多源高质量数据的领域知识图谱奠定了语义基础,对实现大数据背景下装备能力画像、发展态势分析、装备故障诊断与健康状态管理等装备智能化管理保障和作战运用具有一定的实践指导价值.

    预警装备本体构建知识图谱细粒度

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    人工智能技术军事应用重点领域及成熟度评价研究

    陶锐杨祖耀
    63-68页
    查看更多>>摘要：从人工智能技术的概念、原理和分类入手,重点分析了人工智能技术三类主要军事应用场景和八个重点军事应用方向,并综合运用技术专利分析成熟度评估方法和高德纳技术成熟度曲线,对人工智能军事应用八个重点方向进行成熟度评价.

    人工智能军事应用成熟度

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    基于密度聚类的复杂装备健康监测方法

    余彦蔡霖张冲冀弘帅...
    69-77页
    查看更多>>摘要：针对复杂装备历史数据往往存在非球形的特征,提出了一种基于密度聚类的复杂装备健康监测模型.从历史数据中估计各个样本的局部密度和类间距离,并综合考虑两者的统计特性以确定数据的聚类中心,对于新采集的复杂装备健康状态监测数据,如果它与聚类中心密度可达,就认为该复杂装备处于健康状态,否则就处于非健康状态.通过数值仿真技术分析了一个实际的复杂装备数据集,以及利用散点图、盒图和平行坐标系等可视化技术来验证计算结果的可靠性,仿真结果表明提出的方法能够有效监测复杂装备的健康状态.

    密度聚类健康监测局部密度类间距离平行坐标系密度可达

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